Visualização dos dados_a autonomia dos usauarios na construção de graficos

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Acesso a Dados 
e a Ciência da 
Informação
Aplicações, 
tendências e 
reflexões
Acesso a Dados e a Ciência
da Informação
Aplicações, tendências e reflexões
Tupã-SP
Faculdade de Ciências e Engenharia UNESP – Campus de Tupã
2022
Fábio Mosso Moreira 
(coord.)
Leonardo Castro Botega
José Eduardo Santarem Segundo
Ricardo César Gonçalves Sant’Ana
(orgs.)
Copyright © 2022 GPTAD – Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados
Coordenador | Coordinador | Coordinador
Fábio Mosso Moreira
Organizadores | Organizers | Organizadores
Leonardo Castro Botega
José Eduardo Santarem Segundo
Ricardo César Gonçalves Sant’Ana
Normalização bibliográfica | Bibliographic normalization | Normalización 
bibliográfica
Elizabete Cristina de Souza de Aguiar Monteiro 
Apoio de registro editorial | Editorial Registration Support | Soporte de registro
editorial
Eliana Katia Pupim
Capa | Cover | Tapa
Fábio Mosso Moreira
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)
A174 Acesso a Dados e a Ciência da Informação: Aplicações, tendências 
e reflexões / Fábio Mosso Moreira (coord.), Leonardo 
Castro Botega, José Eduardo Santarem Segundo, Ricardo 
César Gonçalves Sant’Ana (orgs.). – Tupã : Faculdade de 
Ciências e Engenharia UNESP – Campus de Tupã
350 p. : il. gráfs., tabs.
Inclui bibliografia.
ISBN 978-65-88374-03-0
1. Acesso a dados. 2. Tecnologia da informação e
comunicação. 3. Ciência da Informação. I. Moreira, Fábio M.
II Botega, Leonardo C. III Santarem Segundo, José E. IV.
Sant’Ana, Ricardo C. G. V. Título.
                                                                                         CDD 020
Acesso: dadosabertos.info/events/dti/4dti.php
http://dadosabertos.info/events/dti/4dti.php
Apresentação
O conteúdo desta obra resulta das exposições realizadas no
IV Encontro Dados, Tecnologia e Informação (IV DTI),
ocorrido no dia 16 de Julho de 2021. Promovido no âmbito do
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação –
PPGCI (UNESP), com apoio do Grupo de Pesquisa Tecnologia
de Acesso a Dados – GPTAD (UNESP), o evento proporcionou
uma reunião online de pesquisadores, alunos e comunidade
científica em prol do debate acerca das aplicações, tendências e
reflexões resultantes de investigações que abordam a inter-relação
entre a tríade ‘Dados’, ‘Tecnologia’ e ‘Informação’.
As palestras e os trabalhos apresentados no IV DTI
materializam este livro eletrônico, intitulado ‘Acesso a Dados e a
Ciência da Informação: Aplicações, tendência e reflexões’, cuja publicação
encontra-se motivada pela necessidade de dar visibilidade aos
temas da Ciência da Informação que possuem intersecções com
os aspectos relacionados às tecnologias de acesso a dados e
informação, e, ao mesmo tempo, de estabelecer relações
interdisciplinares deste arcabouço teórico com segmentos da
sociedade que ganharam destaque no cenário pandêmico atual
(COVID-19), como, por exemplo, a saúde, a educação, a cultura e
a economia.
Para estruturar o fio condutor desta obra, o livro foi
organizado em três eixos temáticos. O primeiro congrega os
capítulos que tratam sobre questões que dão ênfase aos aspectos
ligados ao acesso e uso dos dados (Capítulos 1 ao 7). Algumas
abordagens ganham destaque, como, por exemplo: o estudo das
convergências com o contexto bibliotecário; as implicações para o
cenário científico atual; e aspectos relacionados a qualidade dos
conjuntos de dados e às ferramentas de visualização. 
No segundo eixo temático foram agrupados os Capítulos
que possuem vertentes direcionadas ao uso das tecnologias
informacionais (Capítulos 8 ao 11). Neste bloco, encontram-se
capítulos que tratam sobre: questões de interoperabilidade e
integração; aspectos ligados ao desenvolvimento de interfaces
considerando a experiência do usuário; e aplicação de tecnologias
informacionais no contexto governamental.
O terceiro e último eixo temático apresenta os capítulos
(Capítulos 12 ao 21) que se dedicam ao estudo de aspectos
ligados a informação, ou seja, de unidades informacionais que
possuem maior carga de elementos semânticos, apresentadas de
forma menos estruturada quando comparada aos conjuntos de
dados. Destacam-se, neste eixo, temas relacionados com: a
representação da informação (ex: uso de vocabulários
controlados; padrões de metadados; estruturação conceitual de
teses e dissertações); com elementos contextuais da Sociedade da
Informação (ex: desinformação, capitalismo de vigilância,
assimetria informacional); e com os novos formatos de
disseminação de informações (ex: Redes Sociais Online). 
A convergência dos três eixos delimitados permite ao leitor
refletir sobre as implicações dos imperativos tecnológicos
considerando as distintas manifestações informacionais, tanto o
conteúdo informacional quando os conjuntos de dados. Isso se
dá pela demonstração de cases que ilustram aplicações teóricas e
práticas, acompanhadas de proposições que vislumbram as
principais tendências investigativas da Ciência da Informação, o
que o torna um prato cheio para os entusiastas e especialistas da
área. 
Uma boa leitura a todos.
Fábio Mosso Moreira
Sumário
Visualização de dados e de informação em bibliotecas: estudo
exploratório preliminar para pesquisa sobre Inteligência Artificial
Antonio Victor Wolf Tadini, Ricardo César Gonçalves Sant’Ana e José 
Eduardo Santarem Segundo........................................................................9
Bibliotecário de dados: enfoques e perspectivas nacionais de
estudos na Ciência da Informação
Raimunda Fernanda dos Santos e João Victor Moraes Sena......................28
Os dados científicos e os dados de pesquisa na Ciência da
Informação Brasileira: uma análise a partir da BRAPCI
Ananda Fernanda de Jesus, William Pires de Castro e José Eduardo 
Santarém Segundo.....................................................................................45
What we have to do for Responsible Data Science?
Morgana Carneiro de Andrade, Paula Regina Ventura Amorim Gonçalez, 
Decio Wey Berti Junior, Ana Alice Rodrigues Pereira Baptista and Caio 
Saraiva Coneglian.....................................................................................60
Os princípios FAIR no Ciclo de Vida dos Dados para a Ciência
da Informação: maximização do acesso, uso e reúso de dados
científicos
Anderson Rafael Castro Simões, Renata Lemos dos Anjos e Guilherme 
Ataíde Dias..............................................................................................79
Visualização de dados: a autonomia do usuário na construção de
gráficos
Paulo George Miranda Martins, Danila Fernandes Alencar e Ricardo César
Gonçalves Sant'Ana..................................................................................95
Qualidade de dados no processo decisório de educação a
distância
Lafaiete Henrique Rosa Leme, Felipe Stefani Correia dos Santos, Késsia 
Rita da Costa Marchi e Leonardo Castro Botega....................................110
Interoperabilidade e integração entre DSpace e Archivematica
Laura Marques de Magalhães e Felipe Augusto Arakaki.......................125
Capítulo retirado por solicitação dos autores [pgs. 141-155]
O encapsulamento informacional enquanto fator de
aprimoramento na Experiência do Usuário (UX)
Guilherme Oliveira Pironi.......................................................................156
Governança pública e as Tecnologias da Informação e
Comunicação: um breve olhar sobre a Lei de Acesso à
Informação e a Política de Dados Abertos no Brasil
Kelren Cecília dos Santos Lima da Mota, Diego Leonardo de Souza Fonseca
e Roberto Lopes dos Santos Junior...........................................................167
Análisee gestão de riscos dos documentos digitais existentes na
curadoria digital
Fábio Eder Cardoso e Mihno Dgil Pinto de Brito...................................182
Avaliação de controle de vocabulários em repositórios
institucionais: uma proposta de aplicação metodológica
intrínseca e extrínseca
Lizandra de Souza Santos Alves, Roberta Cristina Dal’Evedove Tartarotti 
e Mariângela Spotti Lopes Fujita............................................................207
Análise focada no padrão MTD3-BR sob a luz dos Princípios
FAIR
Keli Rodrigues do Amaral Benin.............................................................223
Uma discussão sobre o Capitalismo de Vigilância Informacional
no contexto da Ciência da Informação
Wilson Roberto Veronez Júnior e Bianca Savegnago de Mira..................240
Os memes como um gênero discursivo em Serviços de Rede
Social Online
Débora Matni Fonteles, João Batista Ernesto de Moraes, Gilberto Gomes 
Cândido e Fernando de Assis Rodrigues..................................................255
A desinformação sob a ótica da qualidade da informação
João Pedro Silva de Albuquerque e Valdirene Aparecida Pascoal............278
O trabalho colaborativo entre Ciência da Informação e
Assistência Técnica como fator mitigante da assimetria
informacional na agricultura familiar
Luciana Sekito de Freitas Zambelli e Cristiane Pantoja de Moraes.........295
Impacto da qualidade da informação no prontuário do paciente:
Reflexões sobre a fase de coleta
Fabrício Amadeu Gualdani, Nathália Adriele de Lima e Leonardo Castro 
Botega.....................................................................................................314
Diagrama estrutural para teses e dissertações: uma proposta
didática
Ricardo César Gonçalves Sant’Ana........................................................329
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Visualização de dados e de informação em 
bibliotecas: estudo exploratório preliminar para 
pesquisa sobre Inteligência Artificial
Antonio Victor Wolf Tadinia, Ricardo César Gonçalves Sant’Anab e José
Eduardo Santarem Segundoc
1. Introdução
A contemporaneidade tem se caracterizado pela valorização
da informação e dos dados, contexto em que têm sido tomados
como ativos informacionais, insumos estratégicos para as mais
variadas finalidades: inteligência competitiva; desenvolvimento de
ciência e tecnologia; gestão pública e transparência
governamental; diagnósticos em saúde; monitoramento na
agricultura e na indústria; apenas para citar alguns exemplos.
As bibliotecas, como espaços privilegiados para a circulação
de conhecimento, são em essência ambientes de informação,
profícuos para a utilização de dados. A visualização de dados, por
exemplo, tem muito a contribuir na dinamização e
potencialização desses ambientes, uma vez que “ajuda o cérebro
a Mestrando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: antonio.vw.tadini@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-
0002-7234-4617. 
b Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-mail:
ricardo.santana@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1387-4519. 
c Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade de São Paulo – USP. E-mail: santarem@usp.br.
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3360-7872.
9
https://orcid.org/0000-0003-3360-7872
mailto:santarem@usp.br
https://orcid.org/0000-0003-1387-4519
mailto:ricardo.santana@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-7234-4617
https://orcid.org/0000-0002-7234-4617
mailto:antonio.vw.tadini@unesp.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
humano a processar dados de modo mais veloz e mais eficaz do
que informações baseadas em texto” (CHEN, 2017c, p. 24).
Os dados são inúteis se não formos capazes de visualizar
o que estamos procurando […] e, para isso, é necessário
ter as melhores ferramentas de visualização. Com o
tempo é verdade que os modelos de inteligência artificial
e machine learning serão aqueles que processam essas
enormes quantidades de dados (já é feito, de fato, em
alguns campos), mas sempre haverá um fator humano
decisivo (COUTO, 2019, p. 220).
Sobre a diferença entre a visualização de dados e a
visualização da informação, pode-se afirmar que, apesar de serem
conceitos distintos, tendo campo próprio cada um, com
interesses próprios, têm muitos pontos em comum. Kim, Zhu e
Chen (2016, p. 123), em estudo que compara as tendências desses
domínios entre 2000 e 2014, concluem que 
Na visualização de dados, tópicos emergentes e novos
progressos abarcam a redução da dimensionalidade e
aplicações de técnicas visuais […]. A pesquisa de
visualização de informação está examinando aspectos
cognitivos e teóricos. Em conclusão, a visualização das
informações e a visualização dos dados se evolveram
uma à outra. Ao mesmo tempo, ambos os campos estão
se desenvolvendo distintamente com seus próprios
interesses científicos.
Esses aspectos cognitivos são referidos por Saracevic
(1996) para descrever as relações interdisciplinares da Ciência da
Informação com a Biblioteconomia e também com as Ciências
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Cognitivas, dentro das quais se encontra o campo da Inteligência
Artificial. 
Segundo Santaella (2019, p. 392; p. 402), a inteligência
artificial, a despeito de remontar a meados do século XX,
encontra-se em uma fase de “acelerado aumento de
complexidade” nos resultados de suas pesquisas, no que
considera uma “explosão até agora bem-sucedida”.
No contexto das bibliotecas não é diferente. A American
Library Association (ALA), assim como publicou um número
inteiro do seu periódico Library Technology Reports dedicado à
visualização da informação, em 2017, publicou mais
recentemente, em 2019, um sobre inteligência artificial em
bibliotecas. Evidentemente, ambos os temas constituem
tendências na área.
Sendo assim, este trabalho tem como objetivo geral explorar,
em nível teórico, possibilidades de aplicação de tecnologias de
visualização de dados e de informação no âmbito das bibliotecas,
como um levantamento preliminar que forneça subsídios para
pesquisa futura sobre inteligência artificial em bibliotecas.
2. Procedimentos metodológicos
A pesquisa se caracteriza como qualitativa (STRAUSS;
CORBIN, 2008) e, quanto ao tipo, como exploratória conforme
seu objetivo geral, bem como bibliográfica quanto aos
procedimentos técnicos empregados (GIL, 2002). Para coleta de
dados, procedeu-se a um levantamento bibliográfico nas bases de
dados orientado pela questão de pesquisa: quais são as
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
possibilidades de aplicação de tecnologias de visualização de
dados e de informação em bibliotecas, considerando eventuais
contribuições de tecnologias de inteligência artificial para essas
atividades? O Quadro 1 apresenta a estratégia de busca adotada
para recuperação dos textos.
Foram selecionados estudos considerando a ordem de
relevância oferecida pelas bases de dados, e de acordo com o
exame do título, das palavras-chave e do resumo. A leitura do
texto completo foi utilizada subsidiariamente para efeito de
seleção. Em seguida, os textos selecionados foram analisados para
realização da revisão de literatura. 
Quadro 1 – Expressões de busca nas bases de dados
Base de dados Expressão de busca
Base de Dados em
Ciência da Informação
(BRAPCI)
Todos os campos: “visualização da informação”
Todos os campos: “visualização dedados”
Campo Título: “inteligência artificial”
Web of Science (WoS)
Todos os campos: (“information visualization” OR “data
visualization”) AND (“artificial intelligence”) AND
(“information science” OR “library science” OR librarianship)
Library and
Information Science
Abstracts (LISA)
Todos os campos, exceto texto completo: (“information
visualization” OR “data visualization”) AND (“artificial
intelligence”)
Fonte: Autores.
São três os principais tópicos abordados, conforme os quais
se estrutura o trabalho: (i) visualização de dados e de informação
em bibliotecas; (ii) inteligência artificial em bibliotecas; e (iii)
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
resultados preliminares sobre possibilidades com inteligência
artificial e visualização de dados e de informação em bibliotecas.
3. Visualização de dados e informação em bibliotecas
Sobre o escopo da visualização de dados, Yang (2017, p. 852)
explica que se trata de “uma disciplina abrangente que atravessa a
computação gráfica, a interação homem-computador, a
estatística, a psicologia”.
Técnicas para visualização de dados e de informação
consistem na sua transformação em representações imagéticas
(tipos de gráficos, linhas do tempo, infográficos, etc.) com o
objetivo de beneficiar a compreensão humana, uma vez que,
como pontua Couto (2019), “a capacidade humana de
reconhecimento de padrões visuais é inata”.
A visualização ajuda a cognição devido às formas como
ela aumenta a memória e o processamento dos recursos
disponíveis através de propriedades pré-atentivas, Leis de
Gestalt e muitas outras propriedades perceptivas
(CHEN, 2017b, p. 9).
Dentro disso, existem dois sentidos para o conceito, que
podem ser relacionados à função da visualização: (i) a visualização
de dados “estuda principalmente como aproximar a percepção
humana sobre os dados da percepção natural da visualização
humana” (YANG, 2017, p. 852); e (ii) a visualização de dados
“também estuda a interação visual da expressão de dados para
aumentar a consciência humana, exibindo as informações
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
implícitas dos dados. Visa explorar a lei dos dados” (YANG,
2017, p. 852).
Nesse segundo sentido, a visualização se serve à tarefa de
apoiar a exploração de dados. É uma demanda crescente tendo
em vista a consolidação do paradigma da ciência orientada por
dados, em que pesquisas exploratórias partem dos dados
dispensando a colocação de uma hipótese de pesquisa.
Uma experiência bastante interessante nesse sentido é a
relatada por Hayes, Yi e Villaveces (2009), e referida também por
Chen (2017c). A Biblioteca de Ciências da Saúde da Universidade
da Carolina do Norte, em parceria com o Instituto Renaissance
de Computação, implementou um centro de visualização com um
painel para interação em tempo real, com função exploratória,
isto é, de apontar para novas questões de pesquisa e
direcionamentos. Os pesquisadores passaram a poder consultar e
colaborar com especialistas em visualização para desenvolver
aplicações customizadas para análise de dados. 
A visualização pode então ensejar raciocínios, conferindo
mais valor aos dados e informações, uma vez que, “ao simplificar
a busca de informações e melhorar o reconhecimento de padrões,
a visualização permite operações de inferência perceptiva”
(CHEN, 2017b, p. 9). 
Essa possibilidade se torna especialmente interessante
quando se está lidando com grandes conjuntos de dados ou
volumes de informação textual, por exemplo.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
[…] a capacidade para processar e interpretar mais
facilmente os dados através do uso da visualização da
informação é significativa na retransmissão de
mensagens e temas e proporciona uma forma mais fácil
de se compreender para grandes quantidades de
informação (CHEN, 2017c, p. 25).
É como se as técnicas para beneficiamento da visualização
encurtassem um percurso de “camadas de abstração que
emergem dos processos de interpretação quando da transdução
informacional dos conteúdos registrados nos suportes digitais
altamente estruturados até o conteúdo próprio para resposta aos
usuários” (SANT’ANA, 2019, p. 117).
Conforme Sant’Ana (2019), a dinâmica dos dados pode ser
representada na forma de um ciclo, ao qual se refere como “ciclo
de vida dos dados”. O ciclo é composto por quatro fases: (i)
coleta; (ii) armazenamento; (iii) recuperação e (iv) descarte.
Dentro desse dispositivo de análise, a visualização de dados se
insere como um elemento integrante da fase de recuperação, e a
fase de recuperação do ciclo de vida dos dados se caracteriza
como uma dimensão input, como se pode visualizar na Figura 1.
As intervenções que beneficiam a visualização de dados
podem funcionar como catalisadores do processamento da
informação realizado tanto pelos usuários das bibliotecas, quanto
pelos bibliotecários. Ambos podem estar na posição de alvo da
dimensão input do campo informacional, como mentes
interpretadoras, que realizam transdução informacional.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Figura 1 – Dimensões do campo informacional
Fonte: Sant’Ana (2019).
Com os usuários na posição de alvo da dimensão input pode-
se citar o uso de diversos tipos de dados – referentes à coleção, à
circulação de itens, a serviços prestados, acesso de recursos
digitais, etc. – para comunicação com os usuários, por meio de
ferramentas de visualização em seu website (TERRIL, 2018). 
A comunicação pode se dar também de modo interativo,
estimulando-se o storytelling e o engajamento dos usuários, como
descrito por Chen (2017c), apontando para um caminho que as
bibliotecas poderiam seguir tomando como exemplo uma
ferramenta de visualização da ‘CNN.com’ destinada à interação
de e com familiares de combatentes falecidos no Iraque e no
Afeganistão, conforme Figura 2. Couto (2019, p. 219) ressalta que
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
é “recomendável adicionar interação em nossas visualizações de
dados”.
Figura 2 – Ferramenta de visualização do projeto “Home and Away” da 
CNN.com
Fonte: Chen (2017c).
Ainda com o usuário na posição alvo da dimensão input,
outro caso muito interessante é a experiência de Legrady e
Hoetzlein (2019) na Biblioteca Pública de Seattle – referido
também por Chen (2017c). O projeto chama “Making Visible the
Invisible”. Nesse projeto, seis grandes telas de LCD foram
instaladas atrás do balcão principal de informações dos
bibliotecários.
Neste caso, as representações cumprem a função de
expressar os cenários de circulação dos itens da biblioteca, sendo
geradas em tempo real a partir da coleta de dados de saída dos
itens. São considerados sua classificação na CDD, seu código na
coleção e seus termos de indexação. No início, pode até parecer
algo trivial, mas com um trabalho estético primoroso, a prática
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
demonstrou que, para a dinamização e potencialização da
biblioteca, é muito interessante que indicadores relacionados
àquilo que a comunidade de clientes considera informação útil em
um determinado momento esteja acessível visualmente. 
Figura 3 – Projeto “Making Visible the Invisible” na Biblioteca Pública de
Seattle 
Fonte: Legrady e Hoetzlein (2019). © George Legrady.
Como mencionado, o bibliotecário também pode estar na
posição de alvo da posição input, interpretando a partir das
representações de visualização de dados e informação. Podem ser
utilizadas,por exemplo, para avaliação de dados da biblioteca,
para melhoria dos processos de gestão e tomada de decisão.
Murphy (2013) relata a experiência com o programa de avaliação
das bibliotecas da Universidade de Ohio, que utiliza dados sobre a
contagem diária dos portões e sobre os serviços de pesquisa
oferecidos, além de uma métrica da Association for Research Libraries
denominada ARL Ranking.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
4. Inteligência Artificial em bibliotecas
Griffey (2019a, p. 9), que é bibliotecário e consultor em
tecnologia, defende que “a IA e os sistemas de aprendizado de
máquina [machine learning] têm o potencial de alterar funções
básicas dentro das bibliotecas” e que, em se tratando de
tecnologias emergentes, os bibliotecários devem compreendê-las,
experimentá-las, e construir algumas de suas próprias
ferramentas.
Esforços nesse sentido são relatados na literatura, e tais
tecnologias têm sido utilizadas para diversas finalidades. São
alguns exemplos: recomendação na recuperação da informação
(ASEMI; ASEMI, 2018; YELTON, 2019); serviço de referência
(ASEMI; ASEMI, 2018; KIM, 2019; LANCASTER, 1994);
representação descritiva (ASEMI; ASEMI, 2018; KIM, 2019;
LANCASTER, 1994); indexação automática de documentos
(GRIFFEY, 2019b; KIM, 2019; SCHREUR, 2020); classificação
automática de documentos (SCHREUR, 2020); entre outras
tarefas.
Desse modo, o próximo tópico apresenta resultados
preliminares para subsidiar pesquisas futuras que apontem em
que medida podem ser relacionadas tecnologias de inteligência
artificial com tarefas de visualização de dados e de informação
em bibliotecas.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
5. Possibilidades com Inteligência Artificial e visualização 
de dados e de informação em bibliotecas
Uma confluência possível entre a visualização e o machine
learning – que é um subconjunto da inteligência artificial – é a
descrita em Harvey e Porter (2016), em estudo sobre um aspecto
da interação humano-computador chamado de estratégias de
amostragem orientadas para o usuário. A pesquisa investiga, em
vez de situações nas quais o computador seleciona quais dados
devem ser rotulados a cada iteração, situações em que quem faz
isso é o usuário.
Tanto a análise visual quanto o machine learning tentam
aproveitar os pontos fortes complementares dos seres
humanos e das máquinas para resolver tarefas complexas
de exploração de dados. Estes campos se sobrepõem
mais significativamente quando o treinamento está
envolvido: a visualização ou a ferramenta de machine
learning melhoram com o tempo, explorando as
observações da interação humano-computador
(HARVEY; PORTER, 2016, p. 64).
Em artigo sobre redes neurais – que é um tipo de machine
learning, e, portanto, de inteligência artificial –, Yelton (2019) relata
que tem como objetivo a visualização de dados em interfaces que
funcionem com base nesse tipo de tecnologia.
A rede neural codifica informação sobre ligações entre
textos, ligações que, no entanto, não são facilmente
exploráveis apenas em uma interface de texto. Imagine,
em vez disso, um mapa onde círculos maiores, mais ou
menos espaçados, mostrem os clusters de significado
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
presentes no corpus. “Dando um zoom” nos clusters,
seria possível ver as ligações individuais entre textos que
os compõem (YELTON, 2019, p. 14).
Sobre as redes neurais em sua relação com a tradição dos
metadados em bibliotecas, a autora mostra algumas disparidades:
(i) redes neurais não resultam em categorias; (ii) redes neurais
podem resultar em clusters, mas esses clusters não têm (e às vezes
não podem ter) cabeçalhos de assunto (subject headings); e (iii) redes
neurais podem operar em espaços onde metadados tradicionais
são indisponíveis ou inadequados (YELTON, 2019).
Jiang e Carter (2018, p. 16) sugerem que “a visualização de
dados em bibliotecas no futuro pode dispor de inteligência
artificial para fins de navegação”, de modo a ampliar suas
funções, na medida em que, 
com o auxílio de inteligência e a busca de bancos de
dados, visualizações de dados devem ser capazes de
conduzir os usuários para os resultados adaptados por
máquinas que correspondam com precisão ao que
ele/ela propõe (JIANG; CARTER, 2018, p. 17).
Os autores também apresentam o seguinte cenário: “a análise
de dados levantados para avaliação da biblioteca geralmente
encontra respostas ausentes ou incompletas” e utilizar esses
dados desbalanceados ou apagar os registros incompletos pode
gerar imprecisões e, assim, viciar a análise. Como solução eles
mostram que, com uma técnica de inteligência artificial chamada
imputação,
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
é possível preencher as células ausentes no conjunto de
dados e depois alimentar a visualização com um
conjunto de dados “completados” artificialmente. O pré-
processamento deste tipo não está disponível na maioria
das aplicações de visualização de dados (JIANG;
CARTER, 2018, p. 16-17).
Note-se que, por essa perspectiva, os algoritmos de
inteligência artificial atuam no pré-processamento dos dados, de
modo que, em um primeiro momento se encontram na posição
de alvo da dimensão input do campo informacional, e em seguida
realizam uma tarefa de tratamento sobre os dados. O objetivo
final é gerar uma visualização, como facilitadora da compreensão
por um humano como alvo da dimensão input.
A visualização aqui contribui na medida em que, para tratar
os dados, o algoritmo opera estruturando e codificando os
conteúdos, sobrepondo camadas que o colocam em uma relação
de antagonismo com a compreensão humana.
As diversas interfaces envolvidas neste processo
transformativo, ao mesmo tempo em que viabilizam os
seus usos e interpretação, necessariamente erguem
barreiras à percepção dos usuários sobre as transduções
exigidas para que os conteúdos possam ser tratados
pelos dispositivos digitais (SANT’ANA, 2019, p. 122).
Sendo assim, um caminho que preliminarmente começa a se
delinear é uma composição em que as tecnologias de inteligência
artificial e de visualização promovam processos transformativos
complementares, com o objetivo de estabelecer um processo
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
maior que beneficia a interpretação e a exploração dos recursos
por humanos.
Essa complementaridade pode ser observada na descrição
que Gonzalez Aguilar et al. (2017) apresentam para o processo de
visualização analítica, como um método analítico que combina
técnicas de análise automatizada com visualizações interativas
para melhor compreensão sobre grandes conjuntos de dados
complexos, de modo a favorecer o raciocínio e a tomada de
decisões.
6. Considerações finais
Este trabalho se propôs a explorar, em nível teórico,
possibilidades para desenvolvimento e implementação de
atividades de visualização de dados e informação no âmbito das
bibliotecas. A pesquisa bibliográfica realizada permite afirmar que
as tecnologias e práticas de visualização de dados e de informação
constituem oportunidades e desafios contemporâneos para as
bibliotecas, no que se refere à melhoria tanto de seus processos,
como dos produtos e serviços oferecidos.
O trabalho lançou também alguns indícios para pesquisas
futuras sobre como tecnologias de inteligência artificial podem
eventualmente contribuir e se combinar a atividades de
visualização em bibliotecas – seja na “clusterização” de
documentos, no beneficiamento danavegação do usuário, ou no
pré-processamento de dados, por exemplo, conforme
apresentado.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Bibliotecário de dados: enfoques e perspectivas 
nacionais de estudos na Ciência da Informação
Raimunda Fernanda dos Santosa e João Victor Moraes Senab
1. Introdução
A partir do século XXI, com o desenvolvimento da Web, o
barateamento e acesso aos computadores pessoais e dispositivos
móveis, o mundo conectou-se de forma jamais imaginada. Foi
observada uma explosão de dados gerados por usuários em todos
os lugares, a cada minuto por câmeras de monitoramento, GPS,
fotos, vídeos, posts, e-mails, mensagens entre outros. Segundo um
relatório produzido pela multinacional americana IDC,
especializada em armazenamento de dados, (tradução livre) de
2005 até 2020, o universo digital crescerá por um fator de 300
(trezentos), de 130 (cento e trinta) exabytes para 40.000 (quarenta
mil) exabytes, ou 40 (quarenta) trilhões de gigabytes (mais de
5.200 gigabytes para cada homem, mulher e criança em 2020). De
agora até 2020, o universo digital dobrará a cada dois anos.
Tais informações evidenciam que a produção de dados é
exorbitante pelo acesso massivo da Web. De acordo com Manyika
et al. (2011, p.1), esse fenômeno é conceituado como Big Data,
que se configura como “conjuntos de dados que estão além da
a Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB.
Professora na Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ. E-mail:
fernanda@facc.ufrj.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7750-3269. 
b Graduando em Biblioteconomia e Gestão de Unidades de Informação pela
Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ. E-mail: joaosena7@gmail.com.
28
mailto:joaosena7@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-7750-3269
mailto:fernanda@facc.ufrj.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
capacidade de captura, armazenamento e análise das ferramentas
de software típicas”. 
Com o aumento exponencial de sua produção, os dados
tornaram-se um ativo de suma importância para as organizações,
que passaram a dar atenção ao tratamento dos dados,
fundamentando a base para as tomadas de decisões. Portanto,
surge a necessidade de profissionais qualificados para lidar com a
consequência dos dados e das informações geradas, tornando
cada vez mais necessário os profissionais capacitados(as) que
tenham habilidades para realizar as atividades que esse novo
paradigma exige. Esses profissionais são os(as) cientistas de
dados, os(as) analistas de dados, business intelligence (inteligência de
negócios), engenheiro(a) de dados, bibliotecário(a) de dados, cada
um com sua especialidade, mas com sua devida e importante
contribuição para as organizações.
No senso comum, a sociedade tem uma visão do(a)
bibliotecário(a) de que somente atua com livros ou documentos
físicos, isolado dentro de uma biblioteca organizando estantes de
livros. Porém a profissão passou por grandes evoluções durante
as décadas, rompendo com barreiras conservadoras e atualizando
sua atuação em novos ambientes e com as novas tecnologias. A
partir dessas atualizações, o(a) bibliotecário(a) adquire novas
habilidades e competências para atuar além da forma tradicional e
uma das novas formas de atuação é a biblioteconomia de dados.
29
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
De acordo com Semeler (2017), a Biblioteconomia de Dados
é uma disciplina que aplica a Ciência da Informação, e-Science1 e
Data Science2 em Unidadesde Informação. Seguindo essa linha
de raciocínio, o(a) bibliotecário(a) de dados, contribui diretamente
na área de dados, tanto na Ciência de Dados, quanto na Gestão
de Dados. Conforme Corrêa (2016, pág. 391) “a coleta,
organização e preservação da informação tem sido confiada a
bibliotecários(as) de diferentes setores que trabalham com os
fluxos de informação; a articulação dos planos de gestão de dados
é simplesmente uma manifestação moderna destas funções”.
Diante disso, faz-se o seguinte questionamento: Como a
Biblioteconomia e a Ciência da Informação estão discutindo
aspectos relativos a (ao) bibliotecário(a) de dados?
A partir do questionamento feito anteriormente esta
pesquisa tem como objetivo analisar a produção científica
nacional sobre os aspectos concernentes à atuação do(a)
bibliotecário(a) no contexto dos dados.
A relevância desta pesquisa decorre, em linhas gerais, da
necessidade de compreender como os pesquisadores da área de
Biblioteconomia e Ciência da Informação têm discutido a
temática, considerando a sua relevância para a formação de
futuros profissionais bibliotecários(as). Além disso, esta pesquisa
também evidencia o status das pesquisas sobre o tema,
1 Compreendida como “a base para o pensamento das ciências orientadas ao uso
intensivo dos dados” (SEMELER, 2017, p. 7). 
2 “Conjunto de habilidades, métodos, técnicas e tecnologias da Estatística e da
Ciência da Computação, utilizadas para extrair conhecimento de dados e para a
criação de produtos e serviços a partir de dados” (SEMELER, 2017, p. 7). 
30
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
elucidando os principais enfoques dos estudos sobre
Biblioteconomia de dados.
2. Ciência da Informação e Ciência de Dados
Durante a Segunda Guerra Mundial um grande número de
pessoas passou a trabalhar em processos de coleta, seleção,
processamento e disseminação de informações que fossem
relevantes para o esforço de ganhar a guerra (FREIRE, 2006,
p.10). A partir desse fato, o conceito de Ciência da Informação
(CI) surgiu após os problemas gerados pelo volume e pelo valor
das informações produzidas durante e após o conflito. A Ciência
da Informação está preocupada com o corpo de conhecimentos
relacionados à origem, à coleção, à organização, ao
armazenamento, à recuperação, à interpretação, à transmissão, à
transformação e à utilização da informação (BORKO, 1968, p. 3).
De acordo com Saracevic (1996, p.42) a Ciência da
Informação consiste em uma área interdisciplinar, estando
inexoravelmente ligada à tecnologia da informação. Ainda de
acordo com o autor, a Ciência da Informação é um campo
dedicado às questões científicas e à prática profissional, voltadas
para os problemas da efetiva comunicação do conhecimento e de
seus registros entre os seres humanos, no contexto social,
institucional ou individual do uso e das necessidades de
informação.
A Ciência de Dados, por sua vez, consiste em um campo
interdisciplinar que envolve três domínios de conhecimento:
Programação de Computadores; Estatística e Matemática; e
31
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Domínio do Conhecimento (RAUTENBERG; CARMO, 2019).
Com esses domínios, os cientistas de dados devem saber extrair
informação e conhecimento úteis a partir de grandes volumes de
dados estruturados ou não, resolvendo problemas de negócio e
melhorando a tomada de decisão. Esse profissional deve
desenvolver diversas habilidades relacionadas aos domínios do
conhecimento supracitados como, por exemplo, análises
estatísticas, mineração de dados, uso de aprendizado de máquina,
ferramentas de visualização de dados (criação de gráficos e
painéis com Tableau, Power BI), habilidades em programação
(Python, R, SQL) e uso de frameworks de Big Data, como Hadoop e
Apache Spark. Suas principais responsabilidades são desenvolver,
testar e manter algoritmos de aprendizado de máquina; realizar
análise exploratória de dados detectando e tratando anomalias
nos dados; fazer inferência e interpretação das análises e
apresentar os resultados. Objetivando dar prosseguimento a essas
discussões, a seguir serão apresentados aspectos concernentes à
Biblioteconomia de Dados.
2.1 Biblioteconomia de dados
A biblioteconomia de dados é um termo que vem sendo
discutido desde a década de 1960 na América do Norte e Europa,
ou seja, não é um termo novo (SEMELER; PINTO, 2020).
Segundo os autores, a biblioteconomia de dados tem ênfase na
criação de serviços relacionados ao uso de dados digitais,
repositórios de dados, curadoria de dados e gestão de dados nas
bibliotecas, além de atividades ligadas ao gerenciamento e à
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
curadoria de todos os tipos de dados, sendo seu foco o
tratamento, a gestão e a curadoria de dados de pesquisas em
qualquer disciplina científica (SEMELER, 2017, p.65).
Uma segunda definição encontra-se no site da Australian
National Data Service (ANDS), porém mais restritiva quanto à
atuação do(a) bibliotecário(a) de dados, sendo “[…] profissionais
bibliotecários engajados na gestão de dados de pesquisa, usando
dados de pesquisa como recurso e dando suporte a pesquisadores
nas suas atividades” (ANDS, 2018, tradução nossa). Também se
ressalta que a biblioteconomia de dados é um campo
interdisciplinar, sendo uma interseção entre Ciência da
Informação, e-Science e Ciência de dados (SEMELER; PINTO,
2020).
Cabe ressaltar que a biblioteconomia de dados não deve ser
somente restrita aos dados de pesquisas (provenientes de
pesquisas científicas), diante do fato de que as organizações
utilizam dados em seus modelos de negócio e atuação para
geração de informação e tomadas de decisão. Portanto, o papel
do(a) Bibliotecário(a) de Dados é essencial para que haja um uso
efetivo da informação (neste caso, codificada em conjuntos de
dados) pelas organizações (como as governamentais), no
processo de busca por soluções de problemas (CALLONI, 2020).
Considerando a incipiência e atualidade do tema, bem como
o fato de que a Biblioteconomia de Dados não deve ser restrita
apenas aos dados de pesquisa, faz-se necessário compreender de
que maneira os pesquisadores da área de Biblioteconomia e
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Ciência da Informação têm discutido o tema na literatura
nacional. Para tanto, serão utilizados os procedimentos
metodológicos descritos a seguir.
3. Procedimentos metodológicos
Esta pesquisa é caracterizada como bibliográfica,
exploratória, descritiva com abordagem qualitativa. Para atender o
objetivo geral deste estudo, foi realizada a recuperação, análise e
mapeamento da produção científica nacional sobre a temática a
partir das pesquisas bibliográfica, exploratória, descritiva com
abordagem qualitativa. Com isso, foram realizadas buscas na Base
de Dados em Ciência da Informação (BRAPCI) e na Biblioteca
Digital Brasileira de Teses e Dissertações (BDTD), no mês de
maio de 2021, visando recuperar as produções científicas
nacionais através do emprego dos seguintes descritores em ambas
as fontes citadas anteriormente: “Biblioteconomia de Dados” e
“Bibliotecário de Dados”. 
A seleção das bases de dados BRAPCI e BDTD se deu pelo
fato de que a primeira agrega as produções científicas publicadas
em artigos de periódicos da área de Biblioteconomia e Ciência da
Informação, atualmente disponibilizando 19.255 (dezenove mil
duzentos e cinquenta e cinco) textos publicados em 57 (cinquenta
e sete) periódicos nacionais impressos e eletrônicos. Asegunda
fonte, por sua vez, integra e dissemina, em um só portal de busca,
os textos completos de Teses e Dissertações defendidas nas
instituições brasileiras de ensino e pesquisa em diversas áreas do
34
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
conhecimento, dentre elas a Biblioteconomia e a Ciência da
Informação.
Seguindo essa linha de raciocínio, o total de produções
científicas recuperadas na BRAPCI mediante o emprego dos
termos citados anteriormente foi no total de 105 (cento e cinco)
artigos de periódicos. A maioria dessas produções científicas
recuperadas (oitenta), apesar de apresentar pelo menos um dos
termos pesquisados, não se articulavam com este estudo, tendo
seus conteúdos dedicados à avaliação de bases de dados; estudos
bibliométricos realizados em bases de dados; bem como
mapeamento do uso de metadados. Desse total, apenas 25 (vinte
e cinco) artigos de periódicos possuíam articulação direta com a
Biblioteconomia de Dados e o(a) Bibliotecário(a) de Dados, essas
produções foram consideradas nas análises desta pesquisa.
Em nítido contraste, na BDTD foram recuperadas apenas
duas produções científicas, sendo uma Dissertação e uma Tese
sobre a temática citada anteriormente. Nessa perspectiva, o
corpus final para a realização da análise da produção científica
nacional foi constituído de 27 (vinte e sete) trabalhos, sendo 25
(vinte e cinco) artigos de periódicos, uma Dissertação e uma Tese.
Como procedimento para a realização da análise dessas
pesquisas utilizou-se o método da análise de conteúdo,
possibilitando tornar compreensíveis os principais aspectos
enfatizados nos estudos sobre a temática. Essa análise foi
realizada manualmente através de uma leitura técnica baseada na
norma ABNT NBR 12676, que trata especificamente sobre
35
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
métodos para análise de documentos e determinação dos seus
assuntos. Para tanto, foram considerados, especialmente: título e
subtítulo, resumo, palavras-chave, introdução, ilustrações,
diagramas, tabelas e explicações, resultados, considerações finais e
referências bibliográficas das produções científicas analisadas.
Com isso, foi possível identificar o status da pesquisa sobre o
tema, bem como evidenciar os principais enfoques, tendências e
perspectivas de estudos sobre o assunto, aspectos que são
elucidados na seção seguinte.
4. Análise da produção científica nacional sobre 
Biblioteconomia de Dados
Diante das análises realizadas, verificou-se que as produções
científicas nacionais sobre Bibliotecário de Dados estão
distribuídas em um intervalo de tempo entre 2004 a 2020,
havendo uma incidência de publicações do ano de 2016 em
diante. Os anos de 2019 e 2020 ganham destaque como os
períodos que apresentaram maior quantidade de publicações
científicas, conforme é possível observar no Quadro 1. 
Seguindo a linha de raciocínio discutida no referencial
teórico desta pesquisa, acredita-se que a incidência de publicações
nos últimos anos acerca da temática pode ser decorrente da
necessidade emergente da atuação do(a) Bibliotecário(a) nesse
cenário, haja vista que o seu perfil contempla diversas
competências e habilidades que podem contribuir para o ciclo de
vida dos dados, mediante aplicação de estratégias em diferentes
contextos. 
36
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Quadro 1 – Quantidade de publicações por ano
Ano e publicação Quantidade
2004 1
2012 1
2014 1
2015 1
2016 3
2017 2
2018 3
2019 8
2020 7
Fonte: Autores. 
Os periódicos científicos eletrônicos e anais de eventos
técnico-científicos se configuram como fontes importantes para a
comunicação científica, tornando disponível para a comunidade
os resultados das pesquisas em diferentes áreas do conhecimento.
Com base nos resultados da pesquisa realizada na BRAPCI,
também foi possível perceber os periódicos da área de Ciência da
Informação cujos trabalhos analisados encontram-se publicados,
são eles: Múltiplos olhares em Ciência da Informação;
Informação e Informação; Ciência da Informação; Em Questão;
Biblos; Revista ACB: Biblioteconomia em Santa Catarina; Reciis:
Revista Eletrônica de Comunicação, Informação e Inovação em
Saúde; Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da
Informação (RDBCI); Perspectivas em Ciência da Informação;
Encontros Bibli; Informação em Pauta; AtoZ: novas práticas em
Informação e Conhecimento; Anais do Encontro Regional de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Estudantes de Biblioteconomia, Documentação, Gestão e Ciência
da Informação (2018). O Quadro 2 apresenta essas informações
de maneira sintetizada e organizada com base na incidência das
produções.
Quadro 2 – Quantidade de produções por canais de publicação 
Fontes das publicações Quantidade de produções
Informação e Informação 6
Ciência da Informação 4
Em Questão 3
Reciis- Rev. Eletr. Comun. Inf. Inov. Saúde 2
RDBCI: Rev. Dig. Bibliotecon. Cienc. Inf. 2
Múltiplos olhares em Ciência da Informação 1
Biblos 1
Revista ACB: Biblioteconomia em Santa Catarina 1
EREBD 2018 1
Perspectivas em Ciência da Informação 1
Encontros Bibli 1
Inf. Pauta 1
AtoZ 1
Fonte: Autores.
Observa-se que o periódico que possui maior número de
publicações sobre Bibliotecário de Dados é Informação e
Informação, periódico científico eletrônico do Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual
de Londrina (PPGCI/UEL) com um total de seis publicações
acerca da temática. Em seguida, a revista Ciência da Informação,
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
periódico científico do Instituto Brasileiro de Informação em
Ciência e Tecnologia (IBICT) aparece no quadro com um
destaque de três publicações sobre a temática. O periódico “Em
Questão” (PPGCI/UFRGS), por sua vez, apresenta o total de
três publicações sobre Bibliotecário de Dados e, em seguida,
aparecem as demais revistas citadas anteriormente. 
Verificou-se ainda que a maioria das produções científicas
recuperadas e analisadas concentram-se, em linhas gerais, em
investigar questões concernentes à gestão de dados de pesquisa.
Embora tenha sido mencionado anteriormente que a
Biblioteconomia de dados não deve ser restrita apenas aos dados
de pesquisas (provenientes de pesquisas científicas), constatou-se
que os pesquisadores da área de Ciência da Informação têm
dedicado os seus estudos a esse enfoque temático. 
Além das produções científicas disponíveis em periódicos
científicos eletrônicos e anais de eventos técnico-científicos,
durante a busca e recuperação das produções científicas na
BDTD foi possível identificar dois trabalhos provenientes de
Programas de Pós-Graduação em Ciência da Informação de duas
Universidades do Brasil, são elas: Universidade Federal de Santa
Catarina (UFSC) e Universidade Federal de Sergipe (UFS). 
O Quadro 3 apresenta os enfoques temáticos das
publicações e os respectivos autores cujos trabalhos foram
analisados mediante a realização da análise de conteúdo. Em
linhas gerais, é possível visualizar a diversidade de enfoques
temáticos nas produções científicas analisadas, uma vez que
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
foram identificadas 12 (doze) temas nas pesquisas analisadas.
Percebe-se que a maioria das publicações nacionais (22%)
concentram-se em investigar aspectos concernentes à gestão de
dados de pesquisa, sobretudo no que diz respeito às atividades
do(a) Bibliotecário(a)e as competências necessárias para a sua
atuação nesse campo. Essas pesquisas ressaltam a importância de
esse(a) profissional atuar desde as fases que antecedem a pesquisa
até a pesquisa finalizada, preocupando-se com a organização,
tratamento, gestão e preservação dos dados e com os direitos do
acesso, uso e local de armazenamento. 
Quadro 3 – Enfoques temáticos das produções científicas analisadas
Enfoques temáticos Autores
Gestão de Dados de Pesquisa
Santa Anna; Dias; Maculan (2019)
Carvalho e Queiroz (2019)
Sales et al. (2019)
Lima; Pinto e Farias (2019)
Sales e Sayão (2012)
Corrêa (2016)
Resende e Bax (2020)
Repositórios Digitais de Dados de
Pesquisa
Sayão; Sales (2016)
Tartarotti; Dal'Evedove; Fujita (2019)
Paganine; Amaro (2020)
Práticas de gerenciamento e
publicação de dados no contexto da
Web Semântica com dados abertos
interligados
Silveira (2020)
Guandaline e Santos (2018)
Proteção e privacidade de dados em
Unidades de Informação
Vignoli et al. (2020)
Serra (2015)
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Enfoques temáticos Autores
Governança de Dados Espíndola et al. (2018)
Dados de pesquisa no contexto da
Biblioteconomia de Dados
Semeler e Pinto (2019)
Tratamento de dados terminológicos Xavier et al. (2004)
Mineração de dados como estratégia
para a composição dos catálogos de
periódicos open access
Silva; Queiroz e Simões (2019)
Mineração de dados científicos Ferreira e Corrêa (2020)
Modelos de busca, acesso,
recuperação e apropriação da
informação na Web de Dados
Palleta e Gonzales (2019)
A atuação do bibliotecário no
tratamento dos dados provenientes da
e-Science
Costa e Cunha (2014)
e-Science e Data Science no contexto da
Ciência orientada a dados Bufrem et al. (2016)
Fonte: Autores.
Em consonância de evidências, 13% das produções
científicas recuperadas tratam sobre repositórios de dados de
pesquisa, os quais são considerados como sistemas de
recuperação da informação contemporâneos voltados para apoiar
o armazenamento, tratamento, recuperação, acesso e uso dos
dados de pesquisa. 
De outro modo disposto, 9% das produções científicas
recuperadas tratam sobre as práticas de gerenciamento e
publicação de dados na Web semântica com dados abertos
interligados, perspectivas que devem ser consideradas nos
41
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
sistemas contemporâneos. Por outro lado, 9% dos trabalhos
recuperados preocupam-se em investigar questões relacionadas à
proteção e privacidade de dados em unidades de informação.
Os demais trabalhos recuperados e analisados possuem os
seguintes enfoques: dados de pesquisa no contexto da
Biblioteconomia de dados; tratamento de dados terminológicos;
mineração de dados como estratégia para a composição de
catálogos de periódicos Open Access; mineração de dados
científicos; modelos de busca, recuperação; acesso e apropriação
da informação na web de dados; a atuação do Bibliotecário(a) no
tratamento dos dados provenientes da e-Science; e-Science e Data
Science no contexto da Ciência orientada a dados. 
Diante do exposto, é possível observar que as produções
científicas evidenciam a importância da atuação do(a)
Bibliotecário(a), além do contexto dos dados de pesquisa, nas
práticas de governança, gerenciamento, mineração, tratamento,
organização, busca, acesso, uso, reúso e ligação dos dados,
sobretudo no contexto da Web Semântica.
5. Considerações finais
Ao analisarmos as produções recuperadas, foi possível
perceber o status das pesquisas nacionais sobre Bibliotecário de
Dados. Constatou-se um grande foco nos últimos anos com
relação às pesquisas voltadas para a gestão de dados de pesquisa e
repositórios digitais de dados de pesquisa; bem como para as
práticas de gerenciamento e publicação de dados no contexto da
Web Semântica com dados abertos interligados. 
42
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Nesse sentido, constata-se a necessidade de investigação e
apresentação das competências e habilidades do(a) Bibliotecário
para o desenvolvimento de práticas concernentes à alfabetização
de dados; bem como a organização, tratamento e recuperação de
dados, sobretudo no contexto da Web semântica e dos Sistemas
híbridos de Organização do Conhecimento. Esses enfoques
podem ser trabalhados de maneira verticalizada por profissionais
e pesquisadores da área em pesquisas futuras.
Referências
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Documentation, v.19, n.1, p.3-5, Jan. 1968. 
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44
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Os dados científicos e os dados de pesquisa na 
Ciência da Informação Brasileira: uma análise a 
partir da BRAPCI
Ananda Fernanda de Jesusa, William Pires de Castrob e José Eduardo
Santarém Segundoc
1. Introdução
Como resultado dos avanços científicos e tecnológicos no
início do século XX, ocorreu uma revolução que influenciou o
desenvolvimento de novos suportes informacionais e o aumento
da produção tecnocientífica com o estabelecimento das
publicações seriadas. (SARACEVIC, 2009). 
Esse aumento alterou a relação entre pesquisadores e
informações pertinentes para o desenvolvimento de suas
pesquisas, tornando inviável para muitos campos do
conhecimento a obtenção e tratamento de todo material
publicado a respeito das temáticas de interesse.
Nesse cenário, agravado com o estabelecimento do ambiente
Web, os dados adquirem um papel de destaque no
desenvolvimento das pesquisas, seja influenciando nos processos
a Doutoranda em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: af.jesus@unesp.br. 
b Graduando em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Eurípedes de
Marília – UNIVEM. E-mail: wpdcastro@gmail.com. 
c Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade de São Paulo – USP. E-mail: santarem@usp.br.
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3360-7872.
45
https://orcid.org/0000-0003-3360-7872
mailto:santarem@usp.br
mailto:wpdcastro@gmail.com
mailto:af.jesus@unesp.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
de recuperação e seleção de referências, seja atuando como
insumo no desenvolvimento das pesquisas. Combase no cenário
apresentado, questiona-se: Como os dados científicos e os dados
de pesquisa têm sido abordados nos artigos brasileiros da ciência
da informação? 
Neste sentido, objetiva-se discutir como a comunidade
brasileira da ciência da informação tem abordado os dados
científicos e os dados de pesquisa, buscando compreender a
relação entre os dois conceitos, definições conceituais,
identificando as principais temáticas abordadas e as lacunas de
pesquisa. 
Como método optou-se por um mapeamento sistemático
dos artigos nacionais publicados a respeito da temática. Na
próxima seção são apresentados os procedimentos metodológicos
adotados para o desenvolvimento da pesquisa.
2. Procedimentos metodológicos
Caracterizada como exploratória, descritiva e quali-
quantitativa, essa pesquisa adotou como método de coleta o
Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL). Segundo
Kitchenham et al. (2010), os MSL são realizados com uma
abordagem ampla, sendo o principal objetivo classificar os
estudos de uma temática específica em categorias bem definidas,
que permitam um olhar estruturado para a temática em busca de
assuntos comuns e assuntos pouco explorados. 
46
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Para orientar as buscas, a seleção dos artigos e a análise dos
resultados foi elaborado o seguinte protocolo de busca ilustrado
no Quadro 1. 
Quadro 1 – Protocolo de busca do mapeamento sistemático
Elemento Protocolo de busca
Bases de dados BRAPCI
Idiomas Português
Critérios de Inclusão (I) Discute dados científicos
Critérios de exclusão
(E) Não está em português; (E) Não está no formato estabelecido
(artigo); “(E) Apenas mencionam a temática de interesse; (E)
Apenas mencionam a temática de interesse (E) Não é possível ter
acesso ao artigo completo (E) Aborda o uso de dados para
validação de resultados
Categorias de análise
(1) Enfoque do artigo (2) Definições de dados científicos (3)
Definição de dados de pesquisa (4) Lacunas de pesquisa 
Data da coleta 08/05/2021
Forma de análise dos
resultados
Os documentos foram selecionados de acordo com os critérios
estabelecidos, sendo divididos os resultados entre os autores
responsáveis pela coleta dos dados, em caso de dúvida quanto a
seleção do artigo esse foi discutido em conjunto entre os autores.
Acoleta nos documentos aceitos foi realizada seguindo as
categorias de análise apresentadas. Foi elaborado um quadro
resumo contendo autor, título, ano da publicação, e os resultados
de cada categoria. Os resultados foram categorizados, sendo
identificados padrões de temáticas de nos documentos, levantadas
as lacunas e agrupadas as definições.
Fonte: Autores.
Para a realização do mapeamento sistemático seguiu-se as
seguintes etapas: (i) Planejamento: Preenchimento do protocolo
de busca que orientará a pesquisa; (ii) Execução: Busca nas bases
de dados e seleção dos documentos; e (iii) Sumarização:
agrupamento dos documentos por semelhança, criação de
47
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
categorias para classificação dos resultados, sistematização das
informações de interesse em imagens e quadros.
Após a seleção os documentos foram classificados em
categorias temáticas. Essas categorias foram estabelecidas a
posteriori, levando em consideração principalmente os objetivos e
os problemas de pesquisa apresentados pelos autores dos
documentos, também foram checados os resultados obtidos
como forma de verificar se os objetivos eram condizentes com os
resultados apresentados, visando assim a inclusão dos
documentos em categorias representativas. A nomenclatura
aplicada na criação das categorias segue terminologia adotada
pelos autores. Após estabelecimento das categorias, buscou-se
realizar o agrupamento de categorias semelhantes, sempre
levando em consideração a nomenclatura utilizada pelos próprios
autores.
3. Resultados e discussões
As buscas na BRAPCI retornaram 392 documentos, sendo
aceitos 51 para a análise. Ao observar os documentos rejeitados é
possível identificar os fatores que levam ao alto número de
rejeição. Os documentos rejeitados com base no critério “(E)
aborda o uso de dados para validação de resultados” mencionam
o uso de bases de dados ou conjuntos de dados científicos que
atuaram como insumo para o desenvolvimento da pesquisa,
como a identificação de bases de dados úteis a determinadas
áreas, ou o levantamento de um conjunto de dados para
solucionar uma questão de pesquisa. Esses documentos foram
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
recusados pois não abordaram ou discutiram o conceito ou a
importância dos dados científicos ou dos dados de pesquisa, a sua
necessidade de registro e possibilidade de reutilização, sendo esses
dados utilizados de maneira mais operacional.
Já os documentos classificados no critério “(E) apenas
mencionam a temática de interesse” reúnem artigos que citaram
os dados científicos como um entre outros temas de interesse da
CI, ou de alguma forma citaram os dados científicos para fins de
exemplo ou contextualização, mas não se aprofundam na
discussão da temática. A partir da análise dos documentos aceitos
foram estabelecidas 15 categorias que refletem como o tema de
dados pesquisa tem sido abordado nos artigos científicos da
ciência da informação no Brasil. O quadro 2 apresenta essas
categorias e o número de documentos que discutiram a temática,
podendo um documento ser enquadrado em mais de uma
categoria.
Quadro 2 – Categorias temáticas
Categoria Quantidade
de artigos
Definição
Gestão de dados de
pesquisa 19
Documentos que buscam levantar as
etapas, selecionar e aplicar ciclos de vida de
dado de pesquisa, discutir aspectos de
produção, compartilhamento e reutilização,
de dados de pesquisa. Incluí ainda artigos
que discutem os impactos no avanço da
ciência, governança de dados, relação entre
gestão de dados e fundamentação teórica
da ciência da informação.
Curadoria de dados 9 Discutem a concepção, elaboração,
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Categoria Quantidade
de artigos
Definição
de pesquisa
preservação e supervisão de dados
científicos, sendo em ambientes físicos ou
digitais.
Boas práticas,
políticas e princípios
para a gestão de
dados de pesquisa
4
Pesquisas que abordam a necessidade de
estabelecimento de princípios, boas
práticas e políticas para a gestão de dados,
que fazem o levantamento de documentos
como esses disponíveis e os benefícios da
aplicação de determinado instrumento,
como por exemplo os princípios FAIR,
Linked Data, o movimento de dados
abertos.
Percepção e
comportamento dos
pesquisadores acerca
de dados de pesquisa
4
Documentos que buscam analisar o
comportamento dos pesquisadores na
gestão e disponibilização dos dados
derivados de suas pesquisas, bem como a
utilização de dados elaborados por outros
pesquisadores.
Elaboração do Plano
de Gestão de Dados
de Pesquisa (PGD)
1
Pesquisas teóricas acerca da importância
do PGD, bem como pesquisas mais
aplicadas, discutindo a elaboração e
aplicação do plano.
Papel dos
profissionais da
informação na
gestão de dados de
pesquisa
3
Documentos que buscam identificar como
bibliotecários, arquivistas e cientistas da
informação podem auxiliar no processo de
gestão de dados de pesquisa e quais as
competências que precisam ser aprendidas
para que esses profissionais possam atuar
de maneira eficiente nesse mercado.
Armazenamento dos
dados de pesquisa
/repositório de
dados
2
Documentos que discutem a importância e
os desafios do estabelecimento de
repositórios, que buscam mapear
repositórios úteis para determinado
domínio, que analisa a viabilidadee
50
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Categoria Quantidade
de artigos
Definição
necessidade de criação de um repositório
institucional de dados de pesquisa.
Influências externas
na disponibilização
de dados
2
Documentos que buscam relacionar o
impacto que influências externas, tais
como buscadores, agências de fomento,
periódicos científicos e instituições de
ensino e pesquisa, têm sobre as práticas de
gestão e
Relação de dados de
pesquisa com e-
Science
2
Documentos que abordam o papel dos
dados de pesquisa no contexto da e-
Science.
Proteção autoral no
reúso de dados de
pesquisa
2
Documento que propõe soluções para
garantir que a autoria dos conjuntos de
dados de pesquisa seja respeitada.
Elaboração de dados
de pesquisa
2 Documento que aborda a criação de dados
de pesquisa
Papel dos metadados
na recuperação dos
dados científicos
1
Documento que discute a importância da
adoção de metadados consistentes e
estruturados para a recuperação dos dados
de pesquisa.
Fonte: Autores.
Além dos temas centrais tratados nos documentos, buscou-
se mapear assuntos que aparecem com frequência nas discussões,
embora não sejam o objetivo central dos documentos. Os temas
mapeados são apresentados na Figura 1.
Figura 1 – Temas correlatos
51
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Fonte: Autores.
A primeira observação traçada em relação à figura diz
respeito aos termos “dados científicos” e “dados de pesquisa”.
Essa pesquisa partiu da hipótese de que “dados científicos”
constituiria um termo mais amplo, incluindo os dados de
pesquisa, mas também os metadados de publicações científicas,
dados dos pesquisadores (como os disponíveis no currículo
Lattes), e indicadores de produção. Entretanto, a análise dos
artigos nacionais não confirmou essa hipótese. Na literatura
levantada o termo “dados científicos” é abordado como
sinônimo de “dados de pesquisa”.
Em relação aos temas que circundam a discussão de dados
de pesquisa, um grande destaque é o conceito de e-Science,
caracterizando um novo paradigma do desenvolvimento de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
pesquisas, baseado no uso de tecnologias da informação e
comunicação e na preservação, curadoria e compartilhamento de
dados de pesquisa (ANJOS, DIAS, 2019; GARU, 2005 apud
SALES et al., 2013).
Muitos documentos trazem a preocupação com a curadoria,
gestão, estabelecimento dos metadados, escolha da base de dados
e disponibilização, aparece de maneira secundária se preocupando
piamente em estabelecer o ciclo de vida dos dados como norte.
Sant’Ana (2016, p.119) define o ciclo de vida dos dados
como “uma delimitação de fases (momentos em que distintas
necessidades e competências são necessárias) envolvidas no
acesso e uso dos dados”, o autor descreve as fases como:
processo de coleta, recuperação, armazenamento e descarte.
Muito se discute nesses documentos acerca das influências
externas, o papel das agências de fomento, das instituições de
ensino e pesquisa, dos periódicos científicos no incentivo formal
ao compartilhamento de dados de pesquisa, no estabelecimento
de políticas e de diretrizes que apoiem o compartilhamento dos
dados. Também se destaca nos documentos a preocupação com
a ciência aberta e com os movimentos de disponibilização aberta
dos dados. Existe um destaque para o entendimento de que
quando produzidos com financiamento público, esses dados
constituem um bem público que deve ser organizado e
disponibilizadode maneira estruturada, seguindo
licenças de acesso aberto, preferencialmente a partir de formatos
não proprietários.
53
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Além dos temas correlatos foram levantados as dificuldades
e lacunas apontadas pelos documentos a respeito da temática,
apresentadas na Figura 2.
Figura 2 – Lacunas e desafios relacionados à temática de dados de 
pesquisa
Fonte: Autores.
Nota-se que a atuação dos pesquisadores na gestão dos
dados é uma grande preocupação quando se discute dados de
pesquisa. É possível observar, nos artigos incluídos na categoria
“percepção e comportamento dos pesquisadores acerca de dados
de pesquisa” que os pesquisadores entendem a importância de
disponibilizar esses dados, mas, na prática, seguem não
compartilhando-os. Alguns dos motivos para o não
compartilhamento desses dados aparecem como lacunas de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
pesquisa, tais como as preocupações como perder a vantagem
competitiva e os direitos autorais desses dados e ainda a falta de
conhecimento acerca do procedimento de disponibilização.
Essa dificuldade tem início logo na definição de dados de
pesquisa, que varia entre as áreas do conhecimento e entre os
próprios pesquisadores, existindo uma tendência de entender
como dados de pesquisa apenas os dados que são excessivamente
processados e tratados. Também existe uma preocupação sobre o
processo de disponibilização desses dados, levando a questões
como: Quais dados devem ser disponibilizados? Como lidar com
dados sensíveis? Por quanto tempo armazenar esses dados? Onde
disponibilizar? Como descrever esses dados?
Ainda em relação ao papel dos pesquisadores, também se
identifica uma preocupação em como preparar esses
pesquisadores para reutilizar esses dados, com dúvidas como:
onde encontrar dados de interesse? Como selecionar esses dados?
Como lidar com grandes volumes de dados? Qual o limite para a
reutilização de dados de outros pesquisadores no estabelecimento
de uma nova pesquisa?
Também se destaca entre os desafios a falta de infraestrutura
e de diretrizes para auxiliá-los nesse processo, a gestão dos dados
de pesquisa demanda muita atenção e tempo dos pesquisadores,
que esperam que as instituições de pesquisa providenciem a
infraestrutura pessoal e tecnológica necessária para apoiar esse
processo. Também se espera que essas instituições disponibilizem
diretrizes para embasar a gestão dos dados de pesquisa. Nota-se
55
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
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que algumas instituições têm se movimentado para discutir e
estabelecer essas diretrizes, mas que elas em sua maioria ainda
não estão estabelecidas e divulgadas.
4. Considerações finais
Essa pesquisa teve por objetivo discutir como a comunidade
brasileira da ciência da informação tem abordado os dados
científicos e os dados de pesquisa. Nesse sentido conclui-se que o
termo dados científico tem sido abordado como um sinônimo de
dados de pesquisa, e que a definição de dados de pesquisa é
ampla, exigindo mais discussões.
Em relação a como a temática tem sido discutida, conclui-se
que abordagens voltadas para gestão, curadoria e recuperação dos
dados são assuntos de destaque, sendo abordados em grande
parte dos documentos. É possível observar que entre as duas
categorias de maior destaque, sendo elas “Gestão de dados de
pesquisa” e “Curadoria de dados de pesquisa” existem muitas
semelhanças, não sendo clara a diferenciação entre as duas
abordagens. Optou-se por respeitar a nomenclatura adotada pelos
autores para definir seus trabalhos, entretanto estudos futuros são
necessários para discorrer sobre a relação entre os dois conceitos.
Outrora se sofria da escassez de dados para pesquisas, hoje o
problema é o contrário, quantidades exorbitantes de dados
espalhados de formas diversas e sem uma política de gestão de
dados predefinida, fato esse que pode também ser responsável
pela falta de compartilhamento de dados gerados pelos próprios
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V e-CoDAF– Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
pesquisadores, criando mais um gargalo que é a recuperação e
seleção de dados já compartilhados.
Todos os documentos que trazem os desafios de se lidar com
dados científicos abordam em essência a necessidade de se
preparar o pesquisador para disponibilizar seus dados e seguir
com a utilização de dados de terceiros. Essa falta de
compartilhamento gera gargalos nas provas de trabalhos e em
continuidades dos mesmos, podendo gerar assim inconsistências
veladas, trazendo lentidão ao avanço científico em uma área.
Para pesquisas futuras, propõe se um aprofundamento na
discussão acerca do conceito de dados de científicos, analisando
como incluir os demais dados provenientes do processo de
comunicação científica, tais como os metadados descritivos, os
dados dos pesquisadores, os indicadores de produção, levanto o
papel e a importância exercido por esses dados como insumos
para a compreensão do cenário científico. Propõe-se ainda: o
aprofundamento acerca do conceito de dados de pesquisa, a
ampliação do levantamento realizado, incluindo trabalho para
eventos e monografia, para um panorama mais completo do
cenário nacional e a ampliação para o cenário internacional,
realizando uma comparação entre o desenvolvimento da temática
na ciência da informação no Brasil e no exterior.
Nesse sentido conclui-se que ainda existem muitos aspectos
a serem explorados a respeito da relação entre dados científicos e
dados de pesquisa, e que esse trabalho pode atuar como um
ponto de partida para o desenvolvimento de novas pesquisas.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
What we have to do for Responsible Data Science?
Morgana Carneiro de Andradea, Paula Regina Ventura Amorim
Gonçalezb, Decio Wey Berti Juniorc, Ana Alice Rodrigues Pereira Baptistad
and Caio Saraiva Conegliane
1. Introduction
Increasing data volume has changed the way research,
governance, socialization, and business are being conducted
(HILBERT; LÓPEZ, 2011, KEMPER; KOLKMAN, 2018). This
data is generated by different segments of society, government,
industry, research institutes, and universities. How they are
collected, stored, and disseminated is also carried out in different
ways and by different bodies (EUROPEAN DATA SCIENCE
ACADEMY, 2019; STOYANOVICH; HOWE, 2018; TAYLOR,
2017b). Investments, whether financial or human resources have
a Doutora em Tecnologias e Sistemas de Informação pela Universidade do Minho –
UMINHO. Bibliotecária e Documentalista na Universidade Federal do Espírito
Santo – UFES. E-mail: morganaandrade@gmail.com. 
b Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professora na Universidade Federal do Espírito Santo – UFES. E-mail:
paula.goncalez@ufes.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5480-4106.
c Doutor em Gestão e Organização do Conhecimento pela Universidade Federal de
Minas Gerais – UFMG. Analista de Sistemas na Universidade Estadual de
Londrina – UEL. E-mail: decio@uel.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-
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d Doutora em Engenharia de Sistemas de Informação pela Universidade do Minho
– UMINHO. Professora na Universidade do Minho – UMINHO. E-mail:
analice@dsi.uminho.pt. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3525-0619. 
e Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor no Centro Universitário Eurípides de Marília – UNIVEM. E-mail:
caio.coneglian@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6126-9113.
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mailto:caio.coneglian@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-3525-0619
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https://orcid.org/0000-0003-4313-2727
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mailto:decio@uel.br
https://orcid.org/0000-0002-5480-4106
mailto:paula.goncalez@ufes.br
mailto:morganaandrade@gmail.com
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
been made in data science, artificial intelligence, and data
technologies. In parallel to this, there is a concern shared by
society, governments, and researchers regarding the responsible
use of data. 
For Kemper & Kolkman (2018, p. 5),
Data science can only be effective if people trust the
results and can correctly infer and interpret the
outcomes. Data Science should thus not be viewed as a
black box that magically transforms data into value.
Many design choices need to be made in a typical ‘data
science pipeline’ [...].
Recent examples of data collection, treatment, and use have
been widely reported: the use of digital and bibliometric record
data by India and China to track and monitor citizens (TAYLOR,
2017b); the collection of Facebook personal data used for
political purposes without users' consent by Cambridge Analytica
(FACEBOOK, 2019). Actions such as these warn against the use
and publication of data without respect for privacy or leading to
unfair and/or biased conclusions from different citizens (AIMS,
2017; OHM, 2014; TAYLOR, 2017b).
The current landscape shows that companies make profits,
governments influence decision makingconcerning their citizens
and people are induced into concepts based on data that are not
imbibed with the principles of ethics and justice
(STOYANOVICH; HOWE, 2018; TAYLOR, 2017b).
Amid this problem arises, as strong demand, the application
of individual and corporate rights and rules that safeguard the
61
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
privacy of the individual and the transparency of information
(MOEREL; PRINS, 2016). In this sense, the Responsible Data
Science (RDS) project arises, presented as a possibility to address
issues regarding impartiality, accuracy, reliability, and transparency,
regarding Big Data and Data Science. These four principles are
represented by the acronym FACT (Fairness, Accuracy,
Confidentiality, Transparency) (VAN DER AALST, 2016).
RDS seeks to develop methods and techniques to support
the publication and use of data following the FACT, to provide
technology to ensure these principles at the development stage,
and to create multidisciplinary platforms. The adoption of FACT,
still in the conception phase of the technologies and methods
applied to Big Data and Data Science, is an alternative to
guarantee the quality and security of data use (STOYANOVICH;
HOWE, 2018; VAN DER AALST, 2016).
In view of the challenges of the fair and sustainable
incorporation of ethical values into individual rights, the
technological innovations involving Data Science and the
potential benefits of the effort to meet new global challenges that
the whole of humanity is engaged in, this study analyses the
FACT guidelines.
This work is descriptive research in which the bibliographic
search was performed from the Scopus and Web of Science
databases and with the Google Scholar search engine. The
documentary research was developed on websites of
organizations that address the present theme: Responsible Data
62
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Science, Data Science Center Eindhoven, and GE 301-Group 7.
The searches were conducted using the terms “Responsible Data
Science”, “Fairness, Accuracy, Confidentiality, Transparency +
Data Science”, FACT + Data Science; FAIR + FACT.
This article is structured in four sections: Introduction,
Section 1, where the theme is presented; Section 2, which
contains a literature review around Responsible Data Science and
the FACT; The discussions in Section 4; and, in the end, the Final
Considerations and References.
2. Literature review
For Mayo (1996) and Chalmers (2013), cited by Van der
Aalst (2016), in the context of the Web, there is a change in the
way knowledge is generated. When knowledge is based on data,
[...] follows the logic of the new experimentalism, in which
knowledge is derived from experimental observations, not theory.
In this new paradigm, concerns arise about data, especially how
data may be used irresponsibly.
A group of researchers from different institutions in the
Netherlands has started a new precept: RDS which, according to
van der Aalst (2016), aims to produce positive solutions rather
than avoiding the use of data. The RDS consortium was
launched in 2016 with the aim of “[...] tackling ethical and legal
challenges, and developing data science techniques,
infrastructures, and approaches that are responsible for fair,
accurate processes and confidential, design-transparent data”
(AIMS, 2017; MOEREL; PRINS, 2016).
63
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
This initiative involves disciplines such as data mining, digital
humanities, ethics, information retrieval, knowledge
representation, law, machine learning, natural language
processing, security, statistics, and visualization (VAN DER
AALST, 2016; VAN DER AALST; BICHLER; HEINZL, 2017)
and can be applied to the media, safety and health domains.
For the European Academy of Data Science3, “The ‘Data
Age’ produces exponentially diverse data whose challenges relate
to the collection, storage, and analysis of these data”. In this
environment, powerful techniques such as data mining, machine
learning, database, and visualization have been developed that
aim to improve people's lives by offering new services and
products with higher quality and efficiency (GE 301 GROUP 7,
2017; STOYANOVICH et al., 2017; STOYANOVICH; HOWE;
JAGADISH, 2018). 
In Piersman's (2018) view, RDS “[...] is one of the
foundations of digital transformation” and can contribute to the
enforcement of the United Nations Sustainable Development
Goals (PAPPALARDO; GROSSI; PEDRESSHI, 2021).
Consequently, there is a need to adopt guidelines towards
Responsible Data Science. According to Pappalardo, Grossi e
Pedreschi (2021, p. 261), “Social Mining and Big Data
Ecosystems for Open, Responsible Data Science are necessary,
which not only strengthen the existing clusters of excellence in
social data mining research but also strive at creating global,
3 EDSA Project. See: http://edsa-project.eu/overview/aboutedsa/. Access: 20 oct.
2021
64
http://edsa-project.eu/overview/aboutedsa/
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
interdisciplinary communities of social data scientists, fostered by
extensive training, networking, and innovation activities4.
Although initiatives such as the mentioned above are
encouraging, however, reality shows that automatic data decisions
may be unfair and not transparent; confidential data may be
unintentionally shared or misused by a third party; inaccuracies
can be generated from the incorporation of biases by algorithms,
among other problems (OHM, 2014; STOYANOVICH &
HOWE, 2018). These facts cause great concern regarding the
production and use of data, namely regarding false information,
biased conclusions, disclosure of private and non-transparent
information, which may hinder the application of scientific data
(AIMS, 2017), for example, or compromise the safety of people
and the personal and professional life of the individual (GE 301
GROUP 7, 2017; OHM, 2014; TAYLOR, 2017; TAYLOR;
PURTOVA, 2019).
Richard and King (2014), referenced by Lodder (2016),
professor at Vrije Universiteit, Amsterdam, considers that the
construction of this new digital society, which he calls Big Data
Society, and the balance of human values such as privacy,
confidentiality, transparency, identity, free will, associated with
new digital structures, will impact on the construction of
individuals. In this sense, it warns about the importance of
preserving these values for the benefit of innovation and
convenience.
4 Social Big Data. See: http://www.sobigdata.eu/index. Access: 20 oct. 2021.
65
http://www.sobigdata.eu/index
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
These values are reiterated by the RDS initiative which, as
outlined, aims to develop a sustainable model for data science
based on ethical values and the application of techniques under
the requirements of impartiality, accountability, transparency, and
confidentiality by conception (DATA SCIENCE CENTER
EINDHOVEN, 2018).
For the Data Science Center Eindhoven Research Program,
[…] societal values are an intrinsic part of the value of
big data. Building values into data science ‘by design’ is a
challenging and fascinating interdisciplinary field of
research with many practical applications […]. Creating
societal value through data science requires an
understanding of context and effective governance of
data! (DATA SCIENCE CENTER EINDHOVEN,
2018).
Thus, Research Data Science emerges basedon four pillars –
impartiality, accuracy, confidentiality, and transparency,
represented by the FACT acronym – to address issues that affect
society in different ethical, economic, and/or social aspects.
Tayla and Purtova (2019) bring light to the lack of clarity
regarding the concept of Responsible Data Science when applied
to the various contexts, which according to the authors may cause
difficulties establishing goals and limits for the scientific practice
of the data. Therefore the motivation to explore FACT
principles. 
These principles can be defined as follows:
66
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
a) Fairness: The term is defined as being the attitude of
those who consider, objectively, without passions or
prejudices, a certain fact in all its aspects. Those who are
impartial do not sacrifice truth and justice for the
convenience or convenience of others for personal gain,
nor do they weigh in the judgment previous facts or
information that may harm or favor them individually
(ÁVILA, 1967). By way of impartiality, fairness of data,
Taylor (2017a, p. 1) states that the availability of digital
data, especially from the use of technological devices and
services by people, “[...] has political and practical
implications for the way people are treated by the
community, the state, and the private sector”. However,
the level of awareness and implementation of
mechanisms that combat potential discrimination is lower
compared to the speed with which data processing
technologies are developed.
b) Accuracy: Accuracy of information or measurement is
its quality of being true or correct, even in small details
(ACCURACY..., 2019). The production of inaccurate
results is independent of the amount of data analyzed.
Variables are used to predict a result. For this, there must
be a positive or negative correlation between variables
and results to obtain better accuracy (GE 301 GROUP 7,
2017). 
67
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
c) Confidentiality: It is considered a duty to safeguard all
information that concerns a person, that is, their privacy.
Confidentiality includes the preservation of private and
intimate information (GOLDIM, 1997).
d) Transparency: It means “[…] that all codes and all data
must be public” (STOYANOVICH et al., 2018, p. 2165)
and is seen as a requirement for algorithmic
accountability.
Annany e Crawford (2016) suggest that transparency cannot
be a characteristic of an algorithmic model. Rather the opacity of
algorithms should be considered with a sensitivity for the
contexts of their use; transparency is performed by socio-
technical assemblages of algorithms and people. However,
transparency is not always complete, either because of guarantees
associated with commercial rights or because of the privacy of
citizens who, if not respected, violate the laws (STOYANOVICH
et al., 2018).
The principles cited here are upheld by the RDS and are
associated with the legality, the normative, and the ethical that, in
addition to the FAIR principles (Findability, Accessibility,
Interoperability, and Reusability), appear as the main research
subjects in Big Data. It should be noted that the FACT guidelines,
although not covered, are complementary to FAIR, mainly
because they focus on essential aspects of fairness and data re-
use.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
The discussion on FAIR has involved professionals and
institutions from different domains and is in a more advanced
stage, therefore with more publications. Regarding the FACT
guidelines, because they have been presented recently or because
the actors working in the area do not understand the dimension
of these elements, they have not reached the same level of
discussion, although their implications involve society in a more
present and impacting way. Advocates of the FACT guidelines
emphasize that they should be applied not only in the use of
algorithmic models but also in the design and development
phases.
FACT handles methodological issues for the management of
data, which point out the risks in the Big Data analysis and the
concern with preparing and ensuring the data so that
responsibility and ethics can be verified.
3. Discussion
The RDS initiative represents a group that looks for
alternatives to the implementation of FACT and the actions in
search of results are contemplated by Green Data Science, a term
coined by one of the founders of the RDS group.
Although of unparalleled importance for answering
questions related to ethics, economics, and social aspects, the
signaling of FACT guidelines in the literature is still timid. In the
articles consulted, transparency is the principle most commented
on by most articles consulted, which denotes the concern of the
authors with the society's demand on the subject, closely related
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
to the public availability of data. The principle of confidentiality
was the second most addressed, followed by impartiality and
precision. In analyzing these results, we note that there are
difficulties in adopting the principles equally and effectively.
Examples are actions that, while preserving confidentiality and
impartiality, affect levels of transparency.
According to Taylor e Purtova (2019), these principles are far
from informing a coherent system of norms and standards
concerning data governance. The position of Kemper e Kolkman
(2018) is that there should be more empirical studies on
algorithmic models to test algorithmic responsibility, because only
then will it be possible to develop sound guidelines appropriate to
existing practices. This should be a major challenge, as the
existence of legislation does not guarantee the effectiveness of
the use of these principles (MOEREL, 2016; OHM, 2014).
For Ohm (2014), most privacy laws focus on collection and
disclosure, not use. On the other hand, there are still differences
in laws from one country to another. United States privacy law is
different from the European Union Data Protection Directive,
even when it comes to aspects whose damage may be global. The
rule that data must be processed for a specific purpose and
subsequently used or communicated only to the extent that it is
not incompatible with the usefulness of the transfer also seems
intangible. Working with big data is working with the
unpredictable. So, how to ensure the final result of data analysis?
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Questioning motivates discussion and investigation in the data
universe.
On the other hand, professionals such as analysts,
programmers, data scientists, information scientists and the
government play a vital role in safeguarding these principles to
promote an egalitarian society. As stated in this study, actions to
ensure the four principles are designed more slowly than
technologies developed for data analysis and dissemination.
In addition to the proposals identified by the study, the
theme still requires a great joint and interdisciplinary effort from
social and technological areas so that they can happen actually. 
In the age of liquid society, where everything dissolves -
following Bauman's concept – and where each individual is a
producer, diffuser, and advocate of his idiosyncrasies, which takes
for truth and proclaims them, the reliability of information has
acquired a kind of own quotation, a valuation that varies
accordingto the capacity of the individual who needs it, which,
for higher levels of intellectual education, even opens the way for
a new professional: the one who investigates, checks and makes
available, considered reliable, attending to the consumer's needs
of this reliability.
Observing the historical period that precedes this phase,
called Bauman (2001) “solid modernity”, the author presents
ideas that point out constancy and security, because the
transformation of values occurred slowly and noticeably, giving
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
the sensation of certainty and certainty. control over what was
happening in the world.
Thus, when we consider, through this approach of liquid
modernity, the directions that most denote the social side, we find
that they may be more complex, especially in matters of data
discrimination and sensitivity. According to the initiatives that
show how RDS technology is being worked, it is inferred that
data processing systems demand greater flexibility to adapt to the
vertiginous changes in direction caused by the flow resulting from
the pressure exerted. conditions common to “net life”
(BAUMAN, 2001).
4. Conclusion
The concept of RDS presents a significant advance in the
context of Big Data and Data Science, bringing important
elements that favor reflection by data and information scientists.
In particular, FACT identifies the aspects and facets linked to this
concept, as well as demonstrating what these actors should
consider during the processes that make up the phases of the
Data Lifecycle.
We note that the actions promoted by the RDS group
concerning FACT guidelines can contribute to safeguarding
individual rights without the need for measures that summarily
prevent access and reuse of data.
Thus, we emphasize that data analysis techniques, together
with semantic technologies, have been widely used from a
technical perspective, aiming to generate value for organizations.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
In this sense, the study and approach of the social sciences to
these themes are relevant for social issues to be considered during
technological processes. While there are relevant moves to pass
laws that guarantee individual rights in the context of Big Data,
the use of technology is imperative for these rights to be secured.
Given the above, there is a need for empirical studies on
algorithm models, in which FACT principles are analyzed in
practice, so that those involved in data generation, storage, and
processing adopt mechanisms that assure them confidence in the
services provided, as well as the data accessed.
The development of such data analysis technology according
to the FACT model of Responsible Data Science approach is of
crucial importance because failure to implement this approach in
data technologies can result in undesirable consequences for
society. impacting on three elements: privacy, security, and
responsibility. It should be noted that the four FACT principles
will hardly be contemplated simultaneously, however, a balance
should be sought in which compensations are considered to
prioritize one over the other(s). If confidentiality is ensured,
accuracy and transparency are likely to be compromised.
Therefore, the search for a balance between these four principles
should be pursued by both developers and data managers.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Os princípios FAIR no Ciclo de Vida dos Dados 
para a Ciência da Informação: maximização do 
acesso, uso e reúso de dados científicos
Anderson Rafael Castro Simõesa, Renata Lemos dos Anjosb e Guilherme
Ataíde Diasc
1. Introdução
O acesso, uso e reúso dos dados científicos por meio do seu
compartilhamento, vêm se destacando na comunidade
acadêmico-científica. Pode-se mencionar como exemplo deste
fato, as políticas editoriais de vários periódicos científicos
eletrônicos, que passaram a solicitar que os dados científicos
gerados e/ou coletados no processo de investigação científica
sejam devidamente referenciados e fornecidos no momento da
submissão do artigo. 
De modo semelhante, algumas agências de fomento à
pesquisa passaram a solicitar de forma mandatória, que as
solicitações de financiamento para projetos de pesquisa incluam
um documento conhecido como Plano de Gestão de Dados
a Doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Paraíba –
UFPB. E-mail: anderson.simoes@estudantes.ufpb.br. ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-8268-2783.
b Mestre em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB.
E-mail: renata.anjos@academico.ufpb.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-
4599-3494. 
c Doutor em Ciências da Comunicação/Ciência da Informação pela Universidade de
São Paulo – USP. Professor na Universidade Federal da Paraíba – UFPB. E-mail:
guilhermeataide@ccsa.ufpb.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6576-0017.
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https://orcid.org/0000-0001-6576-0017
mailto:guilhermeataide@ccsa.ufpb.br
https://orcid.org/0000-0002-4599-3494
https://orcid.org/0000-0002-4599-3494
mailto:renata.anjos@academico.ufpb.br
https://orcid.org/0000-0002-8268-2783
mailto:anderson.simoes@estudantes.ufpb.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
(PGD). Este documento planeja e detalha previamente todas as
etapas do processo de gestão dos dados ao longo do seu ciclo de
vida, essas etapas contemplam os cuidados a longo prazo,
contribuindo desta forma para facilitar e simplificar os processos
de acesso, uso e reúso a posteriori (SAYÃO; SALES, 2012;
WILKINSON et al., 2016; FAPESP, 2017; PLOS MEDICINE
EDITORS, 2016; ANJOS; AUTRAN, 2018).
Atualmente, existem inúmeros modelos de ciclo de vida dos
dados, elaborados para áreas específicas, com propósitos
específicos e, portanto, cada um com suas particularidades. Esses
modelos permitem a percepção de etapas cíclicas, características,
requisitos e fatores que transpassam essas etapas (SANT’ANA,
2016). 
Considerando que a Ciência da Informação pode e deve
atuar neste cenário de acesso, uso e reúso de dados, Sant’Ana
(2016) propõe o Ciclo de Vida dos Dados para a Ciência da
Informação – CVD-CI, composto pelas fases de coleta,
armazenamento, recuperação e descarte permeadas por fatores
que devem ser considerados em todas elas, como a privacidade,
integração, qualidade, direito autoral, disseminação e preservação
(SANT’ANA, 2016). 
Do mesmo modo, de forma a orientar pesquisadores em
todo o processo de gestão, agindo como alicerce para o acesso,
uso e reúso desses dados, e de modo a maximizar o valor das
publicações acadêmicas que compartilham seus dados, os
PrincípiosFAIR foram criados por partes representantes da
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
academia, indústria e agências de fomento, em face da
necessidade de aprimorar a infraestrutura de suporte para o
compartilhamento de dados científicos (WILKINSON et al.,
2016).
Estes princípios, cujo acrônimo refere-se a Findable,
Interoperable, Accessible e Reusable, têm como objetivo fazer com que
os dados científicos sejam mais facilmente encontráveis,
acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis. Ressalta-se que os
princípios consideram em suas diretrizes não apenas humanos,
mas também máquinas visto que estes dependem cada vez mais
do suporte computacional, sobretudo, para lidar com os dados. E
referem-se à três entidades, a saber: dados, metadados e
infraestrutura (WILKINSON et al., 2016; GO FAIR, online). 
De acordo com Jacob (2019), as diretrizes dos princípios
FAIR, podem melhorar o ciclo de vida dos dados, sobretudo,
usufruindo do uso de tecnologias como, por exemplo, por meio
do uso de identificadores persistentes. Nessa perspectiva, o
Consortium of European Social Science Data Archives – CESSDA,
criou um guia denominado “Data Management Expert Guide”
elaborado por especialistas europeus para auxiliar os
pesquisadores das ciências sociais a tornar os seus dados mais
“justos”, ou seja, FAIR, durante todo o seu ciclo de vida,
passando pelo seu planejamento, organização, documentação,
processamento, armazenamento e proteção, até o
compartilhamento e publicação (CESSDA, 2020). Ainda nessa
perspectiva, Miranda (2021) afirma que 90% das diretrizes dos
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
princípios FAIR envolvem metadados, da mesma forma que,
praticamente, os metadados estão presentes em todas as
instâncias do ciclo de vida dos dados. 
A partir destas breves considerações, este estudo buscou
identificar como as diretrizes que compõem os Princípios FAIR
podem ser aplicadas nas etapas do Ciclo de Vida dos Dados para
a Ciência da Informação (CVD-CI) de maneira a maximizar o
acesso, uso e reúso dos dados científicos. 
2. Procedimentos metodológicos
Configura-se como uma pesquisa exploratória, bibliográfica,
de cunho qualitativo, fazendo uso do método comparativo
apontando convergências entre os fatores estudados, no caso
entre os Princípios FAIR e o CVD-CI, por meio da inferência da
análise de conteúdo (MARKONI; LAKATOS, 2003; BARDIN,
2016).
Inicialmente abordaremos as principais diretrizes propostas
pelos princípios FAIR e as fases componentes do CVD-CI.
Posteriormente, relacionaremos os Princípios FAIR às fases do
CVD-CI, por meio do método comparativo e da análise de
conteúdo. Ressalta-se que, neste momento, utilizamos as questões
fundamentais que devem ser pensadas no decorrer do CVD-CI
propostas por Sant’Ana (2016).
Em seguida, observou-se que os fatores a serem
considerados em todas as fases do CVD-CI, também possuem
relação com os princípios FAIR, as quais serão elucidadas. Por
fim, elaboramos uma figura evidenciando e detalhando as
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
diretrizes dos Princípios FAIR que podem ser aplicadas no CVD-
CI (SANT’ANA, 2016).
3. Resultados e discussões
O primeiro passo para o acesso, uso e reúso dos dados é
tornar os dados encontráveis (Findable), sendo uma condição para
a efetivação dos próximos princípios. Para serem encontráveis, os
(meta)dados devem ser atribuídos a um identificador persistente,
devem ser descritos com metadados ricos, indexados em recursos
pesquisáveis e estar disponíveis online (WILKINSON et al.,
2016; MIRANDA, 2021; GO FAIR, online). 
Encontrados os dados, faz-se necessário saber como podem
ser acessados (Accessible), inclui-se aqui o acesso por meio do
identificador persistente, acessibilidade dos dados mediante
termos de acesso, autenticação e autorização, além da
acessibilidade dos metadados quando o acesso livre aos dados
não é permitido (WILKINSON et al., 2016; MIRANDA, 2021;
GO FAIR, online).
O terceiro princípio (Interoperable) ressalta a importância da
ligação entre (meta)dados de forma a estabelecer relações
semânticas entre os diversos datasets, também orienta o uso de
formatos abertos e preferenciais, e (meta)dados relevantes por
meio da utilização de recursos/instrumentos de controle
terminológico como vocabulários controlados que permitem a
interoperabilidade entre máquinas (WILKINSON et al., 2016;
MIRANDA, 2021; GO FAIR, online). 
83
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Por fim, através do quarto princípio (Reusable) viabiliza-se o
reúso dos dados, permitindo que sejam reutilizados por novos
usuários, demandas e aplicações, licenças de uso devem ser
explicitamente informadas, assim como questões éticas e legais
que regem e protegem os dados. Além do registro, por meio de
(meta)dados (relevantes ao domínio para o qual se destinam),
sobre o contexto de como os dados foram gerados, incluindo-se
questões de proveniência e fluxo de trabalho (WILKINSON et
al., 2016; MIRANDA, 2021; GO FAIR, online).
O CVD-CI tem início na fase de Coleta, na qual os dados
são obtidos a partir de uma necessidade informacional que
determina quais dados serão necessários, como esses dados serão
localizados, quais serão os mecanismos para sua obtenção, e as
metodologias e ferramentas necessárias para obtenção dos
mesmos (SANT’ANA, 2016). 
Observa-se que a fase de coleta do CVD-CI associa-se com
os quatro princípios FAIR. Com o primeiro princípio Findable,
quando esse aborda aspectos acerca da encontrabilidade dos
dados que facilitam o processo de coleta, por meio da atribuição
de um identificador persistente, descrição com metadados ricos
que possibilitam a localização dos dados, e a indexação dos
mesmos em recursos pesquisáveis e online. Associa-se ao
princípio Accessible quando a fase de coleta depende do saber de
como os dados podem ser acessados, de acordo com os termos
de acesso, quais são as questões de autenticação e autorização que
regem os dados. O princípio Interoperable, associa-se a essa fase,
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
quando facilita esse momento com o uso de formatos abertos, o
uso de recursos/instrumentos de controle terminológico que vão
permitir a interoperabilidade entre máquinas, caso a coleta seja
realizada por agente(s) computacionais, além de possibilitar a
descoberta de outras fontes de coleta visto a vinculação a outros
(meta)dados. Por fim, o princípio Reusable, rege como os dados
coletados poderão ser reutilizados em termos legais e éticos, além
de elucidar como esses dados coletados foram gerados por meio
de proveniência detalhada. 
Quanto aos fatores a serem considerados na coleta,
observou-se que os fatores da privacidade e do direito autoral
devem ser considerados diante da necessidade em identificar, nas
fontes utilizadas para a obtenção dos dados, possíveis aspectos
que possam quebrar a privacidade (dos dados pessoais e
institucionais obtidos) podendo comprometer as próximas fases
do ciclo. Os quais relacionam-se ao princípio Reusable que orienta
a atribuição de questões éticas e legais na regência de dados
sensíveis para que os mesmos sejam reutilizados de forma a
respeitar o arcabouço jurídico sustentando este acesso. 
Outro fator a ser considerado na coleta, é a integração, na
qual os atributos responsáveis pela identificação unívoca de cada
registro sejam válidos, sendo relacionada ao Interoperable, que
recomenda a utilização de recursos/instrumentosde controle
terminológico, que vão auxiliar nesse processo de identificação
unívoca da integração. O fator da disseminação e qualidade
devem ser considerados na fase de coleta quando proporciona
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
uma maior encontrabilidade e acesso aos dados, relacionando-se
ao Findable, quando orienta o uso de metadados ricos que devem
incluir informações contextuais, sobre a qualidade, condição ou
características dos dados. A preservação pode ser considerada
quando os dados devem ser preservados e utilizados mesmo com
possíveis alterações, que devem ser detalhadas (proveniência
detalhada), proposto pelo princípio Reusable. 
Após a fase de coleta dos dados, percebe-se que os mesmos
podem ser posteriormente utilizados em novas análises ou ainda
na interação com outros dados. Manifestando-se a necessidade do
armazenamento, a próxima fase do CVD-CI. Dessa forma, a fase
de armazenamento possui um enfoque tecnológico, que define os
aspectos que vão garantir a reutilização desses dados
(SANT’ANA, 2016). Ressalta-se que para o CESSDA (2020), a
prática do armazenamento e publicação dos dados de maneira
adequada (seguindo os princípios FAIR), é o ponto central para
tornar os seus dados mais justos, tornar os seus dados mais FAIR.
As diretrizes recomendadas do princípio Findable podem ser
aplicadas no momento da definição do local de armazenamento
(fontes pesquisáveis), e na atribuição dos metadados ricos no
momento do armazenamento de forma a facilitar o processo de
recuperação (próxima fase). O princípio Accessible pode ser
aplicado no momento da permissão do acesso apenas aos
metadados, em casos específicos (ex. embargo aos dados), e na
definição de quais desses dados que foram armazenados podem
ser acessados, e em caso positivo, sob quais termos de acesso e
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
autenticação. O princípio Interoperable pode reger a fase de
armazenamento no momento da garantia da sua estruturação
lógica (uso de recursos/instrumentos de controle terminológico),
de como esses dados serão interligados a outros e como essas
interligações serão mantidas (referências qualificadas). Por fim, o
Reusable pode ser aplicado, no que se refere as definições legais e
éticas acerca do direito de armazenar esses dados, se os mesmos
apresentam riscos a privacidade dos indivíduos ou instituições
neles mencionados, além de outros aspectos que garantam sua
utilização a posteriori como na garantia de qualidade desses dados
com detalhes da proveniência, fluxo de trabalho, e controles de
versões. 
De forma semelhante a fase de coleta, os fatores da
privacidade, direito autoral e qualidade na fase de
armazenamento, também se relacionam ao princípio Reusable. Na
fase de coleta esses fatores devem ser observados no momento
em que são coletados, já no momento do armazenamento, estes
devem ser observados e realizados de maneira prévia ao
armazenamento, sendo definidos para que proporcionem a
reutilização dos dados que estão sendo armazenados respeitando
as questões éticas e legais referentes a privacidade e direito
autoral. 
Os fatores da qualidade e preservação também podem ser
otimizados por meio do uso de proveniência detalhada, fluxo de
trabalho e controle de versões, diretrizes do Reusable. Quanto ao
fator da integração, este pode ser otimizado considerando as
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
diretrizes do Accessible de como esses dados podem ser acessados
(termos de acesso, autenticação e autorização), e do Interoperable
diante do uso de formatos abertos, na necessidade do uso de
recursos/instrumentos de controle terminológicos para
identificação e interpretação das entidades e atributos desses
dados, no uso de estruturas, padrões de metadados, e na
identificação de possíveis relacionamentos, ligações entre dados
(referências qualificadas). 
A disseminação na fase do armazenamento é fundamental
para garantia do acesso futuro, dessa forma, pode ser otimizada
com as diretrizes do princípio Accessible e Interoperable quando
deve-se prever meios para que os dados sejam acessíveis, como o
uso de identificadores persistentes, descrição com metadados
acessíveis, e os termos de acesso, questões de autenticação e
autorização, além do uso de recursos/instrumentos de controle
terminológicos de forma a garantir a interpretação por máquinas.
Seguindo o CVD-CI, e uma vez que os dados coletados
foram armazenados, têm-se a fase da recuperação, que se
direciona para a disponibilização desses dados para acesso, uso e
reúso, sob o enfoque do responsável pela manutenção desses
dados para recuperação (SANT’ANA, 2016).
As diretrizes recomendadas pelo Findable, podem ser
aplicadas no momento da definição de que, se os dados
armazenados serão disponibilizados, aonde e de que forma serão
disponibilizados (fontes pesquisáveis), como viabilizar a
encontrabilidade desses dados se por meio do uso de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
identificadores persistentes e metadados ricos. Quanto ao
Accessible pode ser aplicado na possível definição de um público-
alvo e/ou quem poderá acessá-los mediante autorização e
concordância aos termos de acesso. O Interoperable pode ter suas
diretrizes aplicadas no momento da definição de como dar-se-á a
integração entre as estruturas dos dados (padrões de metadados),
se haverá a ligação para com outros dados de forma a
complementar esse conjunto (referências qualificadas). E o
Reusable no momento da verificação das questões éticas e legais,
sobre o direito de disponibilizar esses dados, considerando riscos
à privacidade dos indivíduos e/ou entidades neles mencionados.
Bem como, na orientação de proveniência detalhada, informando
a frequência de atualização dos dados (controle de versões). 
De forma semelhante as fases de coleta e armazenamento, na
fase de recuperação, os fatores da privacidade e direito autoral,
também se relacionam ao princípio Reusable, referentes a
sensibilidade dos dados e questões éticas e legais acerca do
acesso, uso e reúso, facilitando e assegurando a sua utilização e
replicação. As diretrizes do Interoperable podem ser aplicadas no
fator da integração por meio do uso de padrões metadados,
recursos/instrumentos de controle terminológicos, e ligação
entre os dados, possibilitando uma análise geral desses dados. A
qualidade pode ser otimizada com a aplicação das diretrizes do
Reusable sobretudo no controle da qualidade, de versões e da
proveniência detalhada, bem como do Findable e Accessible,
adotando elementos que ampliem a usabilidade e acessibilidade
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
dos dados. De modo semelhante, a disseminação, objetivando a
encontrabilidade e (re)uso deve adotar as diretrizes do Findable e
Accessible nas estratégias de localização, de acesso, e sobretudo, no
uso de mecanismos para o acesso e a visualização (como
formatos e metadados). Por fim, a preservação, atrelada nessa
fase ao conceito de interpretação, pode aplicar as diretrizes do
Reusable, de forma a controlar a qualidade, versões e proveniência,
evitando a geração de resultados distintos ao longo do tempo no
momento da recuperação. 
Finalizando o CVD-CI temos a fase do descarte, consistindo
no descarte dos dados julgados desnecessários à determinada
pesquisa, ou ainda, aqueles dados que estão acima da capacidade
eficiente de tratamento. Nesta última fase, observou-se que
apenas o princípio Reusable pode ter as suas diretrizes aplicadas,
nomomento do registro nos controles de versão desse (s)
descarte (s), na proveniência detalhada, explicitando o porquê
desses dados terem sido descartados, e se, esse descarte afeta de
algum modo a interligação a outros dados, ou ainda, a sua
encontrabilidade e acesso. Além de dispor do direito, baseando-se
em questões éticas e legais, de descarte desses dados
(SANT’ANA, 2016).
Quanto aos fatores que devem ser considerados nas fases, a
privacidade alega que o indivíduo tem o direito de solicitar que os
dados sejam retirados de determinado conjunto, o que pode
basear-se nas diretrizes do Reusable. O fator da integração,
qualidade, do direito autoral, também podem basear-se no
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Reusable relacionando-se as questões éticas e legais, mas
sobretudo, no registro da proveniência de forma a registrar tal
descarte, não gerando insegurança legal em trabalhos que já
reutilizaram e/ou referenciaram esses dados (dados interligados).
O fator da disseminação e preservação podem ser otimizados
com o uso do Accessible quando os dados descartados ainda
podem ser recuperados por meio dos metadados acessíveis, os
quais, disporão sobre o descarte dos mesmos. 
Figura 1 – Diretrizes dos Princípios FAIR aplicadas no CVD-CI
Fonte: Autor adaptado de Sant’Ana (2016) e GO FAIR (online). 
Para melhor visualização das relações e/ou aplicações
desenvolveu-se a Figura 1, na qual os princípios foram ligados nas
fases do CVD-CI em que podem ter suas diretrizes aplicadas
como forma de otimização do ciclo durante todas as suas fases. 
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
4. Considerações finais
Os princípios FAIR, por meio de diretrizes, objetivam
maximizar o compartilhamento e o reúso de dados mais justos,
possibilitando, assim, que os mesmos sejam mais encontráveis,
acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis. De modo semelhante, o
ciclo de vida dos dados descreve todos os momentos pelos quais
os dados científicos atravessam. No caso do CVD-CI, desde a sua
coleta, armazenamento, recuperação, podendo ser uma nova
coleta, até o seu descarte.
Como forma de otimizar e maximizar o acesso, uso e reuso
dos dados científicos, esta pesquisa em concordância com outras
investigações (JACOB, 2019; CESSDA, 2020; MIRANDA, 2021)
propôs a adoção das diretrizes recomendadas pelos princípios
FAIR no decorrer do ciclo de vida dos dados. 
Observou-se que, em sua maioria, os princípios podem ser
amplamente adotados no decorrer do Ciclo de Vida dos Dados
para a Ciência da Informação (SANT’ANA, 2016), e que essa
implementação possibilita a maximização do acesso, uso e reúso
dos dados científicos, visto que, enriquece todo o ciclo de vida
dos dados, viabilizando todas as suas etapas. 
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Visualização de dados: a autonomia do usuário na 
construção de gráficos
Paulo George Miranda Martinsa, Danila Fernandes Alencarb e Ricardo
César Gonçalves Sant'Anac
1. Introdução
O volume de dados gerados nas últimas décadas têm
proporcionado mudanças significativas na forma de como os
dados são recuperados e utilizados por usuários de sistemas
informatizados, o que tem se tornado um desafio cada vez maior
no mundo contemporâneo frente a abundância de dados e
informações que, em sua maioria, não estão estruturados
adequadamente na internet, necessitando de tratamento
especializado. 
Considerando tal cenário, a informação desempenha um
papel fundamental no desenvolvimento humano, seja no
compartilhamento de informações entre os diversos grupos
sociais, seja no uso estratégico pelas organizações e/ou unidades
de informação. O acesso a dados públicos constitui-se um fator
a Doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. Inspetor Sênior do Controle da Qualidade na LATAM Airlines Brasil. E-
mail: paulo.george@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3922-5069.
b Mestranda em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. Arquivista no Centro de Documentação da Universidade de Marília –
UNIMAR. E-mail: danila.fernandes@unesp.br.
c Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-mail:
ricardo.santana@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1387-4519.95
https://orcid.org/0000-0003-1387-4519
mailto:ricardo.santana@unesp.br
mailto:danila.fernandes@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-3922-5069
mailto:paulo.george@unesp.br
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Tupã, Brasil. 2018.
fundamental para a geração de conhecimento e, em um contexto
democrático de ações e informações transparentes, o “[…] acesso
a dados e as muitas possibilidades de construção de visualização
para estes dados”, constitui-se um elemento fundamental para a
“[…] construção de uma participação cidadã e para a
concretização de uma relação mais transparente”, entre os mais
diversos órgãos governamentais e a sociedade civil (SANT’ANA;
RODRIGUES, 2013, p. 58).
Para o Open Government Working Group (OGD), grupo de
estudo multidisciplinar formado em 2007 na cidade americana de
Sebastopol, o acesso aos dados públicos de forma transparente e
livre parte do pressuposto de que tais informações devem estar
em formato aberto. Para nortear o uso dos dados abertos, o
grupo estabeleceu um conjunto de 8 Princípios na qual os dados
devem ser: completos, primários, atuais, acessíveis, processáveis
por máquinas, de acesso não-discriminatório, de formato não-
proprietário e com licenças livres (ODG, 2007).
Nesse contexto, a Ciência da Informação desempenha papel
fundamental na perspectiva de acessibilidade informacional ao
proporcionar melhores práticas nos processos de recuperação de
recursos e na instrumentalização através da visualização de
informações que podem ser utilizadas para a prática decisória nas
instituições informacionais, empresariais, indivíduos e/ou para o
próprio processo de retroalimentação de coleta informacional.
O processo de visualização dos dados deve ser calcado em
métodos estatísticos como o modelo proposto por Card,
96
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Mackinlay e Shneiderman (1999), que ilustra a sequência de
transformação de dados brutos até sua forma visual, passando
por fases de tratamento e transformações de dados e o
mapeamento visual necessário para apresentação gráfica.
Nessa perspectiva e considerando o cenário de múltiplas
formas em se obter dados, a presente pesquisa apresenta a
seguinte questão: quais são os pré-requisitos necessários para
ampliação da autonomia dos usuários na construção de
visualizações gráficas de dados?
O objetivo central da pesquisa é identificar barreiras na
construção de visualização gráfica de dados a partir da utilização
do software R, e para tanto, os objetivos específicos são: a)
selecionar um conjunto de dados disponibilizados em formato
que permita reutilização, b) construção de uma nova visualização
gráfica dos dados e c) identificar pré-requisitos necessários para a
construção do gráfico.
Esse estudo pretende trazer elementos para uma reflexão
sobre a autonomia do usuário na construção e visualização
gráfica de dados, além de subsídios para o entendimento sobre a
ferramenta.
2. Procedimentos metodológicos
Por se tratar de uma análise a partir da recuperação de dados,
a metodologia adotada para o desenvolvimento da pesquisa se
caracteriza como exploratória, através da coleta de conjunto de
dados disponíveis no sítio Terrabrasilis a partir dos resultados
obtidos nos termos de busca “Desmatamento” e “Cerrado”, no
97
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
mecanismo de busca, tendo como ponto específico as premissas
de disseminação da informação, destacadas no Ciclo de Vida dos
Dados no âmbito da CI (SANT’ANA, 2016).
Caracteriza-se, também, como pesquisa de natureza aplicada
uma vez que objetiva gerar “conhecimentos para aplicações
práticas” (SILVEIRA & CÓRDOVA, 2009, p. 35) e busca “[…]
compreender e analisar a realidade dos enfoques da pesquisa”
(TREVIÑOS, 1987, p. 117).
Sant’Ana e Rodrigues (2013) pontuam que, o acesso aos
dados primários favorece a construção de uma visualização mais
próxima possível dos valores originais representados, evitando
falhas de interpretação e permitindo caminhos variados no
processo de análise, dada a liberdade de combinações que um
dado primário oferece.
Para este estudo, realizou-se a coleta de dados sobre o
desmatamento no Brasil a partir da fonte gráfica denominada
“Incremento de desmatamento – Cerrado – Estados”, disponível
no portal TerraBrasilis5, uma plataforma de disseminação de
dados de desmatamento do INPE.
Para construção do arcabouço teórico foram pesquisadas
fontes de informação primárias e secundárias, como artigos,
livros e de estudos apresentados, além de pesquisas em bases de
dados especializadas na temática abordada.
5 TerraBrasilis. Disponível em: http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/. Acesso em: 10 out.
2021.
98
http://terrabrasilis.dpi.inpe.br/
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Tupã, Brasil. 2018.
3. Coleta de dados e o processo de visualização
A coleta dos dados foi realizada no sítio TerraBrasilis, cuja
disposição atende os princípios de acessibilidade a dados públicos
de forma transparente e livre, estabelecidos pela OGD (2007) de
que os dados devem ser acessíveis e processáveis por máquinas.
Os dados coletados foram armazenados em uma planilha de
cálculo, para gerar um arquivo no formato “.xlsx” estruturado
para posterior importação para o software R.
Sant’Ana (2016) destaca que algumas etapas predefinidas são
essenciais para o tratamento pleno dos dados, que devem
obedecer a um ciclo de vida estruturado para que gerem valor e
atendam as expectativas de seus usuários, possibilitando
desenvolver melhores formas de identificar, planejar e
implementar serviços e produtos alinhados com as novas
perspectivas tecnológicas contemporâneas.
Para a pesquisa foi selecionado o gráfico referente a linha do
tempo de desmatamento e os dados correspondem aos nomes
dos estados, áreas desmatadas em km² e ao ano referente aos
dados levantados, como apresentado na Figura 1.
No intuito de propiciar condições para que o usuário possa
ter liberdade de solucionar eventuais questões sobre os dados,
percebe-se a necessidade de empoderá-los com ferramentas para
que ele possa usufruir dos potenciais dados disponibilizados em
expressiva quantidade na web.
99
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Figura 1 – Desmatamento no Cerrado – TerraBrasilis
Fonte: TerraBrasilis PRODES (2021).
Para Wickham e Grolemun (2016), um processo de
visualização eficiente mostrará coisas que o leitor não esperava ou
fomentar a elaboração de novas questões sobre os dados,
podendo, inclusive, indicar que o direcionamento a ser adotado
está correto ou não, ou se é preciso coletar dados diferentes para
consolidar as informações já processadas.
Os dados por si só não são o suficiente para representar
algum contexto, sendo necessário, portanto, intervenções
tecnológicas e humanas para dar sentido aos mesmos,
transformando-os em informações relevantes que façam sentido
e gerem valor para aqueles que os detém.
Para o escopo dessa pesquisa, será utilizado o software R.
Considerado um sistema para computação estatística e geração de
gráficos, criada em 1993 por Ross Ihaka e Robert Gentleman, o
100
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
software R fornece, entre outras coisas, uma linguagem de
programação, gráficos de alto nível, interfaces para outras
linguagens e recursos de depuração (FARIA; PARGA, 2020).
4. Resultados e discussões
A partir do gráfico apresentado na Figura 1, buscou-se
construir um gráfico similar, em linhas, e outro, com pequenas
alterações no conjunto de dados, em barras. Dadoo escopo deste
trabalho, busca-se demonstrar qual nível de autonomia o usuário,
mesmo com conhecimento mínimo sobre a ferramenta, possa ter
para criar visualizações gráficas. 
Os dados coletados foram armazenados em uma planilha de
cálculo, gerando um arquivo “.xlsx” de valores dispostos em
linhas e colunas deforma estruturada para que fosse possível a
leitura no software R. O arquivo “.xlsx” foi usado para gerar os
gráficos que correspondem, em síntese, ao gráfico da Figura 1
disponível no sítio TerraBrasilis. Neste exemplo, foram
selecionados nove Estados que apresentam índices que
compreendem os anos de 2001 até 2020.
Foram utilizadas duas bibliotecas para importar arquivos e
criar a visualização de dados, sendo: “library(readxl)”, biblioteca
necessária para leitura de arquivos no formato Excel; e
“library(ggplot2)”, usados para criação de visualizações.
O pacote “ggplot2” oferece uma ampla variedade de
construção gráfica a partir de uma sintaxe compacta,
possibilitando criar gráficos com uma melhor visualização, sendo
101
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
considerado especialmente útil para iniciantes na ferramenta R
(WICKHAM, 2016).
Após importar o arquivo “.xlsx” para o R, foram elaborados
dois gráficos distintos, sendo um de linhas (Figura 2), e outro de
barras verticais (Figura 3), com a finalidade de demonstrar que
com as mesmas funções, fazendo-se pequenas alterações nas
linhas de comando é possível gerar outras formas de
visualizações.
Figura 2 – Gráfico desenvolvido no software R para ilustrar o 
desmatamento no Cerrado
Fonte: Autores.
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Tupã, Brasil. 2018.
Figura 3 – Gráfico desenvolvido no software R para ilustrar o 
desmatamento no Cerrado
Fonte: Autores.
O código utilizado para a elaboração dos gráficos foi
construído em linhas de comando repetidas 2 vezes com
parâmetros diferentes para carregar as bibliotecas de funções
(library). 
Para execução do gráfico existem apenas duas linhas de
comando: uma para carga do conteúdo da planilha para a variável
de memória e outra para execução do gráfico. A primeira com 1
parâmetro e a segunda com 9 parâmetros, sendo que um deles
(geom_line) foi necessário mais de uma vez (Figura 4).
103
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Figura 4 – Código utilizado para construir o gráfico da Figura 2.
Fonte: Autores.
Para a construção de um gráfico alternativo (Figura 3), foram
alterados os parâmetros da segunda linha de comando,
modificando o parâmetro “geom_line”, no gráfico em linhas, para
“geom_col”, no gráfico de colunas, demonstrando-se, nesse caso, a
flexibilidade em se obter diferentes visualizações, substituindo
apenas um parâmetro, conforme Figura 5.
Figura 5 – Código utilizado para construir o gráfico da Figura 3
Fonte: Autores.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
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Apresenta-se no Quadro 1, uma síntese das linhas de
comando, funções, parâmetros e pré-requisitos utilizados para a
criação da visualização gráfica da Figura 2 e Figura 3. Além dos
pré-requisitos necessários, apresentados no quadro, e com base
nas barreiras encontradas, verificou-se que os usuários devem
possuir competências básicas no idioma predominante do R e
raciocínio lógico para correlacionar os parâmetros do software.
Quadro 1 – Pré-requisitos para construção dos gráficos
Linhas de comando Função Parâmetros Descrição
library(readxl)
library(ggplot2) library()
Pacote de bibliotecas
Permite carregar
bibliotecas de funções
readxl
Conjunto de funções
para acesso e
interação com
planilhas no Excel
ggplot2
Conjunto de funções
para construção de
gráficos
dados <-read_excel
(“arquivo.xlsx”) read_excel() “nome_do_arquivo”
Retorna o conteúdo
do arquivo que neste
caso é atribuído a uma
variável denominada
‘dados’
ggplot(dados […]) ggplot()
dados, aes(), geom_line(),
geom_col(),
scale_x_continuous(),
labs()
Executa o gráfico
com as definições
estabelecidas nos
respectivos
parâmetros
Fonte: Autores.
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Tupã, Brasil. 2018.
Considerado uma linguagem de programação bem
desenvolvida, o R é um software livre que oferece um ambiente
para análise interativa de dados, podendo ser utilizado em uma
ampla variedade de plataformas, sendo considerado simples e
eficaz que inclui condicionais com funções recursivas definidas
pelo usuário (R FOUNDATION, 2021).
Contudo, ressalta-se que do ponto de vista da práxis, faz-se
necessário um conhecimento mínimo de ferramentas
tecnológicas que propiciam o desenvolvimento de uma matriz
estruturada dos dados em planilhas de cálculos, como Excel, que
seja interpretável por uma ferramenta como o R. Para seu uso se
faz necessário conhecer as bibliotecas que podem ser utilizadas
para atender demandas específicas, e qual a sintaxe para operar as
funções disponíveis no pacote. E, a partir das funções que se
pretende usar, quais os parâmetros e os argumentos necessários
para executar a função.
Assim, para que o usuário tenha autonomia na construção de
visualizações gráficas, é necessário um esforço considerável, uma
vez que requer competências que demandam conhecimento
específico da ferramenta que será utilizada para que se possa
interpretar os conjuntos de elementos intrínsecos ao software.
5. Considerações finais
Compreender as implicações que envolvem as tecnologias
utilizadas para o tratamento de grandes volumes de dados em
suas aplicações, não se restringe apenas ao uso sistêmico da
106
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Tupã, Brasil. 2018.
informação, mas também para as relações que os usuários têm
com as ferramentas que realizam tais operações.
Neste trabalho, buscou-se avaliar barreiras para construção
de visualizações gráficas a partir do software R e na busca pela
autonomia do usuário, que pretende usar a ferramenta para gerar
visualização de dados.
Constatou-se que, o uso do R em suas funções básicas
requer, ainda, um considerável volume de conhecimento sobre
suas principais funções e parâmetros, além, é claro, sobre seus
pacotes de bibliotecas, bem como, conhecimento relacionado à
essência dos processos que envolvem as etapas do Ciclo de
Vidados Dados como a coleta, armazenamento e recuperação dos
dados. Assim, mesmo com todas as vantagens de simplificações
oferecidas por recursos como o R, ainda existe um longo
caminho na construção do encapsulamento da complexidade a
ser percorrido na busca por maior autonomia do usuário na
construção de visualizações de dados.
Referências
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Switzerland: Springer International Publishing, 2016.
CARD, S. K.: MACKINLAY, J. D.: SHNEIDERMAN, B. 
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107
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2020.Disponível em: 
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Tupã, Brasil. 2018.
Qualidade de dados no processo decisório de 
educação a distância
Lafaiete Henrique Rosa Lemea, Felipe Stefani Correia dos Santosb, Késsia
Rita da Costa Marchic e Leonardo Castro Botegad
1. Introdução
O campo educacional tem incorporado Tecnologias de
Informação e Comunicação (TIC) em suas atividades referentes
aos processos de ensino e aprendizagem. Por consequência disto,
são produzidos cada vez mais dados que demandam de análises
detalhadas e voltadas para um melhor planejamento e execução
das ações educacionais.
Neste contexto, os sistemas de gestão de aprendizagem (em
tradução livre de Learning Management Systems – LMS) geram
muitos dados que podem ser analisados e utilizados para auxílio
da tomada de decisão pedagógica, gerando informações úteis a
partir dos dados coletados neste ambiente. Contudo, estes dados
gerados nem sempre são dados de qualidade, podendo então
a Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá –
UEM. E-mail: lafaiete.leme@unesp.br.
b Mestrando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: felipe.stefani@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-
9359-9272. 
c Doutoranda em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: kessia.marchi@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-
5504-5685. 
d Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos –
UFSCar. Professor na Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-mail:
leonardo.botega@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1495-5935. 
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https://orcid.org/0000-0003-1495-5935
mailto:leonardo.botega@unesp.brhttps://orcid.org/0000-0001-5504-5685
https://orcid.org/0000-0001-5504-5685
mailto:kessia.marchi@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-9359-9272
https://orcid.org/0000-0002-9359-9272
mailto:felipe.stefani@unesp.br
mailto:lafaiete.leme@unesp.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
gerar informações as quais não tem aplicação ou não tem
confiabilidade podendo culminar em uma má interpretação da
realidade e gerar uma falsa impressão, o que atrapalha a tomada
de decisão, inclusive no contexto pedagógico.
Diante do exposto, este trabalho apresenta uma revisão de
literatura que tem como objetivo identificar dimensões de
qualidade de dados abordadas, direta ou indiretamente, em artigos
que tratam de tomadas de decisão pedagógica baseada em dados
provenientes de LMS. Ao desenvolver este trabalho foram
apresentados os conceitos de qualidade de dados, informações e
as dimensões de qualidade, identificadas no contexto da
educação, visando contribuir com uma análise crítica sobre estas
abordagens. Ao considerar os trabalhos é possível observar uma
escassez de artefatos que remetem à qualidade dos dados, o que
levou a identificar lacunas que requerem atenção.
2. A qualidade de dados e informação
O conceito de qualidade de dados apresenta variações e pode
ser interpretado de acordo com o contexto em que é aplicado.
Floridi e Illari (2014) e Samitsch (2015) definem que uma
informação é de qualidade quando atende ao seu propósito.
Batini e Scannapieco (p. 5, 2016) apresentam algumas definições
para qualidade que, de forma geral, compreendem a adequação
do uso, a conformidade com os requisitos e a satisfação do
usuário.
Desta forma, a qualidade é reconhecida como um problema
multidimensional e impacta diretamente na performance de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
processos operacionais, atividades de tomadas de decisão e de
requisitos de cooperação inter-organizacionais. Samitsch (2015)
afirma que tomadas de decisões baseadas em dados de alta
qualidade proporcionam melhorias na produtividade
organizacional.
Diante deste contexto, Wang e Strong (1996) e Wang (1998)
abordaram que a qualidade dos dados não precisa ser absoluta,
mas deve atender a critérios que possibilitam tomadas de decisões
significativas e eficientes, considerando que uma vez que os
stakeholders perdem confiança na qualidade dos dados, o sistema
está relegado como não confiável, talvez para sempre
(REDGATE, 2016).
Para alcançar a qualidade dos dados é necessária maior
compreensão do ambiente organizacional e entender as
necessidades dos stakeholders. Para isto, são propostas dimensões
de qualidade que permitem avaliar os dados e caso atendam tais
dimensões, podem ser classificados, então, como de qualidade.
Batini e Scannapieco (2016) afirmam que para avaliar a
qualidade dos dados é necessário verificar as dimensões de
qualidade, quando descreve seu aspecto de acordo com o
contexto que este dado está inserido. São encontradas diversas
dimensões de qualidade de dados na literatura. Diante desta
variedade, Wang e Strong (1996), Wang (1998) e Batini e
Scannapieco (2016) evidenciam que não existe um consenso
relativo ao conjunto de dimensões que devem ser considerados
para realizar uma avaliação de qualidade.
112
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Neste contexto e ao considerar a complexidade, o aumento
da produção e a diversidade de dados em LMS, se faz necessário
compreender o progresso e a performance dos alunos a partir
destes dados, com a finalidade de descobrir relações não óbvias
que apoiam tomadas de decisões pedagógicas. Para tanto, é
necessária uma preocupação com a qualidade desses dados
adquiridos, considerando que se percebe carência na atenção com
a qualidade desses dados.
Visando esta contribuição justifica-se avaliar como e quais
dimensões de qualidade de dados vêm sendo abordadas em
trabalhos que discutem tomada de decisão baseada em dados
educacionais, o que possibilita reconhecer o panorama sobre estas
dimensões e identificar lacunas que requerem maiores esforços. 
3. Procedimentos metodológicos
Os procedimentos metodológicos constituem, do ponto de
vista da sua natureza em uma pesquisa básica e pela natureza de
seus objetivos, uma pesquisa exploratória. No que diz respeito
aos procedimentos técnicos, este trabalho se compõe de uma
revisão de literatura que incluiu artigos publicados em periódicos,
em que as principais áreas que dialogam com a abordagem
proposta foram as áreas de ciência da informação, ciência da
computação e educação. A Figura 1 apresenta as etapas de
desenvolvimento deste artigo.
Figura 1 – Etapas de desenvolvimento
113
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Fonte: Autores.
O levantamento de artigos ocorreu no mês de maio de 2021
e foram inseridos os termos [“quality of data” in education*
*“quality of data” in education management* *data quality lms
management*], em bases de dados como a SCIELO, ACM,
ScienceDirect, IBICT e Google Scholar. A partir dos resultados
foram considerados 10 artigos internacionais, publicados nos
anos de 2010 a 2020.
Para elencar os artigos candidatos deste estudo considerou-se
pesquisas que trabalham com dados provenientes de ambientes
educacionais à distância. Finalizada a coleta, procedeu-se a leitura
classificatória em duas partes, a partir da perspectiva da interação
autor-texto-leitor na qual, conforme afirmam Di Raimo e
Petermann (2016), se faz necessário definir, inicialmente, os
objetivos e estratégias de leitura, assim como ativar
conhecimentos prévios.
Diante disso, no primeiro critério foram considerados
trabalhos que versam sobre tomada de decisão baseada em dados,
posteriormente a abordagem direta ou indireta das dimensões da
qualidade de dados apresentadas por Wand e Wang (1996) e
Wang e Strong (1996). Subsequentemente, as dimensões
consideradas foram mapeadas e apontadas na próxima seção,
bem como uma discussão dos resultados. Procedeu-se a
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
identificação quantitativa do uso de cada dimensão nos artigos,
com o subsídio de conceitos científicos presentes na literatura.
4. Resultados e discussões
Nos trabalhos apreciados foram identificadas seis dimensões
de qualidade. O Quadro 1 apresenta a categorização dos artigos
de acordo com estas dimensões seguindo a ordem de colunas: 1)
Granularidade, 2) Completude, 3) Acurácia, 4) Precisão, 5)
Temporalidade e 6) Consistência. Foi observado que as
dimensões granularidade e completude estão presentes em 70%,
seguida pela dimensão acurácia, encontrada em 60% destes
trabalhos.
Quadro 1 – Categorização dos artigos de acordo com os critérios de 
qualidade de dados 
Artigos Gran. Comp. Acur. Prec. Temp. Con.
Ranjeeth (2020) x x x
Villegas-ch (2020) x x x
Schildkamp (2019) x x x x
Henrie (2018) x x x x x
Kadoic (2018) x x
Cerezo (2016) x x x
You (2016) x x x
Dias (2015) x x
Kazanidis (2012) x x
Macfadyen (2010) x x x
Fonte: Autores.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
A dimensão de precisão foi identificada em 50% dos
trabalhos e as dimensões menos consideradas foram a
temporalidade, observada em 40% dos trabalhos e a consistência,
contemplada em 10% dos trabalhos. A Figura 1 exibe um gráfico
contendo a representação das dimensões de qualidade de dados
constatadas nos trabalhos. 
As dimensões de qualidade de dados identificadas foram
mapeadas e categorizadas (Quadro1) conforme suas
características intrínsecas. Inicialmente, foram detectadas seis
dimensões (Figura 2), e se observa granularidade e completude
abordadas em sete trabalhos. 
Figura 2 – Representação das dimensões de qualidade de dados
Fonte: Autores.
A dimensão granularidade se refere a sua capacidade de
distinguir objetos (FURBER, 2016). Para Santos e Santana (2013)
a granularidade está relacionada ao conteúdo disponível no
conjunto de dados e se refere ao número de atributos que
116
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
compõem este conjunto e a sua diversidade de conteúdos. Os
autores complementam que a granularidade impacta diretamente
nos processos de acesso e de tratamento dos dados.
A completude é definida por Wand e Wang (1996) como o
grau no qual uma coleção de dados inclui referências diante da
descrição de um conjunto de objetos que se relaciona com o
mundo real. Batini e Scannapieco (p. 70, 2016) comentam que são
propostas diferentes definições para completude, todas coerentes
e complementares. Entretanto, os autores ressaltam que muitas
vezes estas definições se referem a diferentes níveis de
granularidade ou de modelos de dados.
A acurácia é citada em seis trabalhos e, segundo Wang e
Strong (1996), é obtida quando um dado é considerado correto,
confiável e certificado. Esta dimensão permite observar a sua
relação com a confiabilidade, o que ressalta a sua importância,
uma vez que avaliar a confiabilidade, bem como determinar se
um dado é correto e certificado é de extrema relevância para o
contexto da educação.
A precisão, considerada em cinco trabalhos, pode variar de
acordo com suas medições sobre um determinado valor. Wang e
Strong (1996) afirmam que a precisão é obtida a partir da medida
em que os conteúdos estejam corretos, confiáveis e livres de
erros.
A temporalidade, identificada em quatro trabalhos, é definida
por Wand e Wang (1996) como o limite para o uso apropriado do
dado. Bovee et al (2003) abordam dois componentes para a
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
dimensão de temporalidade. Primeiramente a idade, quão velho
um determinado dado é, e depois, a volatilidade, que aborda
sobre a instabilidade e frequência de mudança de um atributo
pertencente a uma entidade. Para Liu e Chi (2002), esta dimensão
é utilizada de forma a analisar se os dados estão atualizados
suficientemente para realizar uma tarefa.
Por fim, a dimensão consistência, identificada em apenas um
trabalho, tem sua relevância no sentido de determinar conflitos
entre os dados, verificando se sua função e a posição são válidas a
partir de dados anteriores (WANG; STRONG, 1996). Para
alcançá-la é necessário considerar todo o contexto e avaliar a sua
utilização diante do cenário. No contexto de qualidade é uma
dimensão que pode impactar diretamente o resultado, uma vez
que sua abordagem se baseia mediante regras semânticas sobre
um determinado conjunto de dados.
As dimensões abordadas nos trabalhos demonstram a
existência de lacunas no que diz respeito a pesquisas relacionadas
à qualidade de dados em ambientes educacionais. O contexto
educacional, em especial a modalidade à distância, apresenta
especificidades próprias, especialmente por requerer uma
comunicação bidirecional. Logo, o apoio tecnológico referente a
obtenção de dados para subsidiar tomadas de decisões
pedagógicas é extremamente importante e consequentemente a
validação da qualidade dos dados também é fator decisivo para a
eficiência destas decisões. Redgate (2016) afirma que, em
educação, não pode haver tolerância para dados defeituosos;
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
quanto maior a acurácia, traz-se mais conforto a estudantes,
responsáveis, professores e gestores.
Diante disso, questões relacionadas à atualidade,
acessibilidade, corretude, rastreabilidade e recuperabilidade,
dimensões estas sugeridas pela ISO/IEC 25012:2008, devem ser
consideradas no contexto de sistemas informacionais
educacionais na contribuição para uma decisão mais assertiva e
que poderá acarretar melhores resultados na performance dos
alunos.
5. Considerações finais
Há imensidão de dados educacionais disponíveis e gerados
continuamente, traz consigo uma dificuldade de processamento e
geração de informações úteis, devido à alta granularidade dos
dados e por se tratar de um ambiente que comporta inúmeros
contextos. Perante este desafio, é necessária a preocupação com a
qualidade desses dados para gerar informações que possibilitem
um melhor suporte às tomadas de decisões pedagógicas.
No atual cenário, pesquisas sobre a qualidade dos dados são
um importante instrumento para a adequação dos dados e a
melhoria dos ambientes educacionais. Por meio delas é possível
ampliar os benefícios e o potencial da utilização dos dados. Neste
contexto, as evidências encontradas neste estudo permitem
concluir que existem poucos trabalhos que abordam a qualidade
dos dados, além de poucas dimensões encontradas nestes
trabalhos, o que possibilita a conclusão de que ainda há muitas
119
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
relações inexploradas que podem trazer maior qualidade
informacional no suporte à tomada de decisão pedagógica.
Para realização deste, se faz necessário explorar as maneiras
pelas quais a qualidade dos dados nos ambientes educacionais são
abordadas. Para tal, a ciência da informação traz uma relevante
contribuição, por ser uma área que se caracteriza pela
interdisciplinaridade e que é dedicada a estudos relacionados à
informação, com foco em atender as necessidades dos usuários
da melhor forma possível.
Ao se levar em conta o objetivo deste trabalho, a natureza
interdisciplinar e colaborativa da Ciência da Informação e os
interesses relacionados aos professores e gestores, a exploração
de estudos que se remetem à qualidade devem contemplar
diversas óticas em múltiplas dimensões, essas ainda carentes e que
podem ser consideradas em trabalhos futuros.
Com isto, acredita-se que a presença da Ciência da
Informação em estudos referentes à qualidade de dados pode
possibilitar a identificação, o reconhecimento de fatores e
características que propiciem uma ampliação da harmonia entre
os profissionais envolvidos no processo e na performance da
utilização desses dados, o que traz maior desenvolvimento à área.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Interoperabilidade e integração entre DSpace e 
Archivematica
Laura Marques de Magalhãesa e Felipe Augusto Arakakib
1. Introdução
A Internet modificou a forma como a informação é gerada e
transmitida entre os meios de comunicação. Os usuários
encontram-se em um novo contexto de busca pela informação e
o seu mediador, profissional da informação, deve avaliar suas
necessidades de forma que o objetivo do fluxo informacional seja
alcançado.
Araújo Junior (2007, p.65) afirma que no processo de busca e
recuperação da informação, a motivação do usuário está
relacionada a sua necessidade informacional, e a recuperação da
informação deve estar próxima à expectativa ou demanda
informacional do que foi demandado por esse usuário.
Tendo em vista a interação da informação com o meio
digital, a World Wide Web – WWW (ROBREDO; BRÄSCHER,
2010), criada por Berners-Lee, inicia em 1989 uma inovação no
compartilhamento automatizado de informações. Juntamente
com a popularização da Web na década de 90, observou-se a
preocupação em relação à localização e recuperação da
a Graduada em Arquivologia pela Universidade de Brasília – UnB. E-mail:
lauramarques.m@gmail.com. 
b Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade de Brasília – UnB. E-mail: fe.arakaki@gmail.com.
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3983-2563. 
125
https://orcid.org/0000-0002-3983-2563
mailto:fe.arakaki@gmail.com
mailto:lauramarques.m@gmail.com
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
informação e como alternativa para esse problema, foram
adotados metadados para descrever e localizar recursos
informacionais.
Os metadados são importantes para organizar os recursos
eletrônicos, assim como para a necessidade de constante
descobertas e informações a serem disponibilizadas na internet e
nas intranets. A utilização de padrões de metadados proporciona
aos sistemas de informação e de gestão do conhecimento, que
recursos e aplicações sejam integrados e compartilhados (ALVES;
SOUZA, 2007). 
Os metadados são caracterizados como: estrutura
padronizada de descrição (ALVES, 2010, p. 46-47);
transformação dos dados em conhecimento (IKEMATU, 2001) e
a representação, estruturação, gerenciamento, preservação, uso e
reúso de informações (ARAKAKI, 2019). 
Um dos padrões que é utilizado mundialmente é o padrão de
metadados Dublin Core (DC), que se destina a descrever os
objetos digitais, sejam eles textos, sons, imagens, vídeos ou sites
da web. O DC, conhecido por ser um padrão de metadados para
Web, focou em elementos que pudessem representar a
informação de uma forma referencial entre diferentes instituições
com vistas a recuperação da informação na internet (GRÁCIO,
2002, p. 31). O DC pode ser utilizado com diversas linguagens
como HyperText Markup Language (HTML), Extensible Markup
Language (XML), dentre outras.
126
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Nesse âmbito do contexto dos metadados, apresentam-se
sistemas de informação, como o DSpace e o Archivematica, que
foram construídos, o primeiro software, com o objetivo de
captura, armazenamento e disseminação do objeto digital e o
segundo software, foi construído com o objetivo de gestão e
acessibilidade do objeto digital.
Para Smith et al., (2003) o DSpace é um sistema de código
aberto, disponível gratuitamente para instituições, o qual pode ser
adaptado ou expandido conforme necessidade. O gerenciamento
dos materiais de pesquisa e de publicações, a partir do momento
que se utiliza do sistema, promove uma maior visibilidade e
acessibilidade à comunidade e usuários.
O Archivematica, é um software livre assim como o DSpace,
e tem o objetivo de auxiliar no processo de armazenamento de
documentos em formato digital. Além disso, o Archivematica
segue normas e padrões para preservação digital, como o padrão
ISO-OAIS.
O Padrão ISO-OAIS é definido como um modelo de
referência que a partir de um esquema lógico, orienta um sistema
de arquivo dedicado à preservação e manutenção do acesso a
informações digitais a longo prazo (CCSDS, 2012).
Os dois softwares livres, são grandes aliados para a área da
Ciência da Informação, com funções ligadas ao
compartilhamento de dados, preservação e garantia de acesso aos
usuários.
127
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
O objetivo principal desta proposta é de apresentar a
possível interoperabilidade entre os softwares DSpace e
Archivematica, de forma que, as informações sejam de fácil
acessibilidade para seus usuários e preservadas a longo prazo.
2. Procedimentos metodológicos
Os procedimentos metodológicos desta proposta abarcam
buscas e leituras de artigos e textos científicos, por meiode
pesquisa exploratória e qualitativa da literatura, a fim de
compreender e apresentar conceitos e ligações entre os softwares
DSpace e Archivematica. Os termos da estratégia de busca foram
por meio de palavras-chave, como “Biblioteca Digital”
“Preservação Digital” “Dublin Core” “DSpace” “Archivematica”.
Não obstante, foram utilizadas como base de dados: Scielo,
Google Acadêmico, página Web das revistas científicas e de
publicações e livros, escolhidas pela confiabilidade e
acessibilidade, além de citações vindas de cientistas da
informação. O recorte temporal compreende os anos entre 2002
e 2020.
3. Resultados e discussões
Nesta seção será apresentado os conceitos do padrão de
metadados Dublin Core, dos sistemas de informação e a proposta
de integração entre os dois softwares: Archivematica e DSpace.
128
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
3.1 Padrão de Metadados Dublin Core
A origem do padrão DC data da 2º Conferência
Internacional World Wide Web, de 1994, onde ocorreram
discussões sobre semântica e na descoberta de recursos de
informação relacionados à Web. Em 1995, com a realização de
um evento da OCLC (Online Computer Library Center) e o NCSA
(National Center for Supercomputing Applications), as discussões foram
pautadas num conjunto semântico da busca e recuperação de
recursos da Web. O resultado dessas discussões culminou nos
elementos de metadados intitulado DC cujo nome faz jus à
localização do evento em Dublin, Ohio. O “Core” corresponde
aos princípios do padrão, núcleo de informações, ou seja, núcleo
base de informações para localização de documentos na Web.
(DUBLIN CORE METADATA INICIATIVE, c2015;
HARPER, 2010). 
A instituição que administra o DC é a Dublin Core Metadata
Initiative (DCMI), uma iniciativa que foi concebida em 1995, em
Ohio, nos Estados Unidos, que visa o desenvolvimento de padrão
de metadados para organização da informação. A Iniciativa de
Metadados Dublin Core (Dublin Core Metadata Initiative – DCMI) é
categorizada como uma organização que promove a adoção e
interoperabilidade dos padrões de metadados. 
O DC possui dois níveis de descrição. O primeiro, DC
Simples, que possui 15 elementos descritivos; e, o outro, DC
Qualificado, que possui elementos que qualificam o metadado,
caracterizando e atribuindo mais semântica ao metadado. Seus
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
elementos e qualificadores auxiliam na descrição dos objetos
digitais.
Os metadados são fundamentais para promover a
interoperabilidade entre sistemas, como o DSpace e o
Archivematica. Neste contexto, o DC é uma alternativa
recomendada pela Open Archives Initiative (OAI) para
interoperabilidade entre sistemas de informação e utilizado muito
utilizado em Repositórios e Bibliotecas digitais. O DC possui
ainda duas (2) ISO que regulamenta e estabelece sua estrutura e
metadados como a ISO 15836-2017, “Information and documentation
– The Dublin Core™ metadata element set”, e a ISO 15836-2,
“Information and documentation – The Dublin Core™ metadata element
set – Part 2: DCMI Properties and classes”.
3.2 Sistemas de informação e preservação digital
Os sistemas de informação buscam de alguma forma,
atender os requisitos de um ambiente digital ligado aos centros de
informação como o arquivo, biblioteca e/ou museu. A crescente
inserção da informação no meio digital levanta algumas questões
pontuais, especialmente voltadas para a preservação digital.
Torino (2017) lembra que “[…] apenas a preservação digital
poderá assegurar que o documento possa ser utilizado em longo
prazo […]” e que além dos arquivos, os metadados, sejam eles
descritivos ou de direito autoral ou técnicos, e a estrutura do
documento devem ser considerados no âmbito da preservação.
Para Sayão (2010), a revolução digital transforma
constantemente o modo de criação, comunicação e preservação
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
do conhecimento científico por meio dos acadêmicos, de forma
que, a preocupação maior é com a proteção dos conteúdos a
longo prazo.
Na área da Biblioteconomia, por exemplo, em muitas
instituições o DSpace é utilizado como o software que possibilita
a um repositório digital o armazenamento, gerenciamento,
preservação e o acesso à produção intelectual. Já a área da
Arquivologia, possui normas e padrões internacionais que
influenciam diretamente na preocupação com a preservação da
informação digital, a obsolescência tecnológica e o
armazenamento dos documentos.
As duas áreas de forma síncrona, preocupam-se em
preservar o objeto digital, dar acesso aos usuários e aliar sempre
que possível aos softwares do mercado para atingir seus objetivos
relacionados à informação. Dessa forma, foram abordados dois
sistemas de informação: o DSpace e o Archivematica.
O DSpace possui uma arquitetura simples e eficiente, utiliza-
se de uma tecnologia voltada ao acesso aberto, com o propósito
de atender demandas de Repositórios Institucionais para
armazenamento, preservação e disseminação de registros e traduz
a estrutura organizacional da institucional mediante seu sistema
de comunidades/coleções (ROSA; MEIRELLES; PALACIOS,
2011).
As características mais evidenciadas do DSpace são (VIANA;
MÁRDERO ARELLANO; SHINTAKU, 2005): é um software
livre; a arquitetura de software é simples e eficiente; uso da
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
tecnologia de ponta; direcionado para o acesso aberto; e
implementado com o intuito de servir intencionalmente de
repositório institucional.
A partir disso, pode-se inferir que o DSpace é um dos
softwares livres mais utilizado em Repositórios e Bibliotecas
digitais, levando em conta suas características de acesso aberto e
fácil utilização.
Já o Archivematica configura-se como um software essencial
para a preservação e o acesso a longo prazo dos objetos digitais.
Em conformidade com o modelo OAIS, este modelo apresenta
três tipos de pacotes de informação, com seus devidos metadados
específicos para cada pacote. Os pacotes se dividem em: 
• SIP: Pacote de informação para submissão – está
relacionado à admissão de documentos digitais e seus
metadados associados;
• AIP: Pacote de informação para arquivamento – está
relacionado ao acondicionamento e armazenamento de
documentos digitais e seus metadados associados; e
• DIP: Pacote de informação para disseminação – está
relacionado ao acesso aos documentos digitais e seus
metadados associados (CONSELHO NACIONAL DE
ARQUIVOS, 2015, p.3).
3.3 Proposta de integração entre o DSpace e o 
Archivematica
Após a análise da literatura sobre a temática de repositórios e
bibliotecas digitais, preservação digital, metadados e sistemas de
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
informação de código aberto, pensou-se em uma proposta de
integração entre o DSpace e o Archivematica conforme
apresentada na Figura 1.
Figura 1 – Fluxo para integração entre DSpace e o Archivematica
Fonte: Autores.
Na primeira seta, apresenta-se o processo de arquivamento.
Nela, um item, uma coleção ou até mesmo uma comunidade do
DSpace pode ser escolhida para a integração.
Na segunda seta, há a exportação desse item, coleção ou
comunidade para o Archivematica. Um arquivo ZIP é gerado
para ser feita a leitura pelo software. Em transfer, o Archivematica
recebe o pacote do DSpace e o transforma em SIP. Lembrando
que, um arquivo “mets.xml” é gerado e nele conterá os
metadados Dublin Core. 
Na terceira seta,após a leitura do arquivo pelo
Archivematica, há uma etapa de ingest, na qual o pacote SIP é
selecionado e após o pacote ser aceito, o SIP se transformará em
um AIP para armazenar o pacote de informação. Para que o
diretório “item/coleção/comunidade” seja preservado e acessado
futuramente, é obrigatório escolher a opção “Normalize for
preservation and access” no Archivematica.
133
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Na quarta seta, no processo de recolhimento pelo
Archivematica, em Archival Storage, o pacote será processado
(surgimento do DIP) e disponibilizado para download. Feito o
download no computador, têm-se os dois pacotes DIP e AIP. O
primeiro pacote de disseminação e o segundo, de arquivamento.
No pacote de arquivamento têm-se os arquivos bagit que
garantem que o arquivo está completo, contendo todos os
metadados e demais informações do pacote. No pacote de
disseminação, o intuito é o de acesso.
Com a integração entre os dois softwares, DSpace e
Archivematica, a preservação digital e o acesso a longo prazo dos
objetos digitais estão assegurados, conforme exemplificado na
última seta com o SIP, AIP e DIP.
4. Considerações finais
A evolução da Web modificou o processo informacional em
que, anteriormente, os dados eram apresentados sem uma relação
intrínseca e semântica. Com a inserção dos metadados, utilizados
para representar a informação, o processo de busca e recuperação
da informação tem sido cada vez mais intuitivo e completo. 
Para a área científica, a utilização dos metadados e dos
sistemas de informação possibilitam que os princípios da
preservação digital a longo prazo sejam cumpridos, e o usuário,
principal consumidor e beneficiário, tenha acesso
independentemente de fatores como lugar ou tempo.
A Iniciativa Dublin Core dá origem ao padrão DC, que se
estabelece como um conjunto de elementos de metadados
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
(simples e qualificado), utilizado para facilitar a descrição dos
recursos da Web. A iniciativa promove a adoção e
interoperabilidade do padrão DC pela sua facilidade de uso,
simplicidade e aplicabilidade.
A integração demonstra que, por meio da utilização dos dois
softwares, DSpace e Archivematica, um item, uma coleção ou até
mesmo uma comunidade podem ser preservados e garantido seu
acesso futuro pelos usuários.
Do ponto de vista técnico, a integração efetua-se pela
exportação dos dados em arquivo ZIP do software DSpace para
o software Archivematica, sem a necessidade de outro sistema ou
programa para integrar, no qual o próprio arquivo ZIP cumpre o
plano de preservação do Archivematica pelo modelo OAIS, e este
mesmo arquivo é processado em cada pacote SIP, AIP e DIP
para assegurar a confiabilidade e acesso desse arquivo a longo
prazo.
Observou-se que para uma interoperabilidade bem-sucedida
entre o DSpace e o Archivematica é necessário a adoção de
metadados e que a integração pode ser aplicada em qualquer
instituição que utilize os dois softwares e queira preservar e dar
acesso aos seus objetos digitais.
Algum dos casos que implementaram a integração é de uma
tese do autor Francisco Lopes de Aguiar, da Universidade de São
Paulo, no domínio da Sociedade Brasileira para o Progresso da
Ciência – SBPC. Há a possibilidade de integração com um
terceiro software chamado ArchivesSpace. Esta integração tripla,
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melhora a criação e reutilização de metadados e agiliza a ingestão
e o depósito de arquivos digitais (ARCHIVESSPACE, 2021).
Agradecimentos
Agradeço o apoio técnico e computacional do Laboratório
de Tecnologias da Tomada de Decisão – LATITUDE, da
Universidade de Brasília, que conta com apoio do CNPq –
Conselho Nacional de Pesquisa (Outorgas 312180/2019-5 PQ-2,
BRICS2017-591 LargEWiN e 465741/2014-2 INCT em
Cibersegurança), da CAPES – Coordenação de Aperfeiçoamento
do Pessoal de Nível Superior (Outorgas 23038.007604/2014-69
FORTE e 88887.144009/2017-00 PROBRAL), da FAP-DF –
Fundação de Amparo à Pesquisa do Distrito Federal (Outorgas
0193.001366/2016 UIoT e 0193.001365/2016 SSDDC), do
Ministério da Economia (Outorgas 005/2016 DIPLA e 083/2016
ENAP), da Secretaria de Segurança Institucional da Presidência
da República do Brasil (Outorga ABIN 002/2017), do Conselho
Administrativo de Defesa Econômica (Outorga CADE
08700.000047/2019-14), da Advocacia-Geral da União (Outorga
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Retirado por solicitação dos autores
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Retirado por solicitação dos autores
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Retirado por solicitação dos autores
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Tupã, Brasil. 2018.
O encapsulamento informacional enquanto fator 
de aprimoramento na Experiência do Usuário (UX)
Guilherme Oliveira Pironia
1. Introdução
Dentro de um universo informacional cada vez mais
mediado e dominado por dispositivos digitais operados através de
Interfaces Humano Computador (IHC) fica evidente de forma
crescente a necessidade de facilitar o acesso a tal, corroborando
com os apontamentos de INTERPARES (2017) que afirma não
haver mais forma de refrear o levante digital vivido atualmente.
Sendo assim áreas do conhecimento como a Ciência da
Informação e o Design de Interface e Experiência do Usuário
(UI/UX Design) se veem compelidas a trabalhar de forma
conjunta para avançar em direção a tal objetivo por meio das mais
diversas técnicas e ferramentas. 
Uma estratégia a ser explorada dentro deste recorte é o de
encapsulamento da informação, que segundo Flores e Santos
(2015) pode ser sintetizado como o agrupamento dos arquivos
digitais em sua forma originária, por exemplo bits e linhas de
código, podendo englobar inclusive o software requerido para sua
visualização e interpretação, ou seja, o agrupamento de uma série
de funções e informações dentro de um mesmo objeto e
a Especialista em Mídias Digitais Interativas pela Universidade do Oeste Paulista –
UNOESTE. E-mail: guilherme.pironi@unesp.br. 
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mailto:guilherme.pironi@unesp.br
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disponibilizá-lo pronto para executar determinada função
informacional sem a necessidade daquele que o manipula, o
usuário, conhecer os pormenores de seu funcionamento interno. 
Adotando a definição de Busse e Uflacker (2007) que
defendem que uma boa experiência do usuário está ligada a
fatores como um design de produto que permita que a interação
com este seja o mais simples possível, este artigo tem por
objetivo relacionar ambos os conceitos no intuito de explorar o
seguinte questionamento: seria o encapsulamento um fator
positivo quanto à melhora da experiência do usuário ao manipular
uma interface?
2. Desenvolvimento
Todos temos documentos guardados em nossas casas,
escritórios comerciais ou mesmo repartições públicas como
cartórios ou bibliotecas; basta procurá-los no local específico
onde foram deixados pela última vez e lá estão eles em sua
inegável materialidade, prontos para nos fornecer todas suas
qualidades informacionais sejam quais forem: cores, formato de
cada caractere, logotipos, marcas d’água e obviamente as
informações geradas a partir da interpretação destes sinais
supracitados. Se tratando de tais documentos físicos é fácil
perceber a totalidade de suas qualidades tanto materiais quanto de
conteúdo, porém ao adentrar o universo digital o panorama se
transforma, Arellano (2008) destaca que neste caso o processo
ganha camadas extras de complexidade onde a preservação digital
passa a depender também de repositórios de dados que garantam
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Tupã, Brasil. 2018.
a longevidade e acesso a tais conteúdos. Podemos elencar alguns
níveis para abarcar e administrar estes objetos digitais seja
enquanto objeto físico, codificação lógica, objetos conceituais ou
significativos para os sujeitos e enquanto agrupamento de partes
essenciais a serem resguardadas com a finalidade de oferecer a
essência do objeto (WEBB, 2003).
Seguindo estalógica começam a surgir estratégias para que
não seja necessário contemplar e manipular diretamente todas as
minúcias contidas na cadeia de procedimentos e informações que
ocorrem para que o usuário possa interagir com a informação
digital desejada. Entre elas o presente artigo destaca o
encapsulamento, um conceito que pode ser sintetizado como a
“preservação da informação necessária para o desenvolvimento
de conversores, emuladores e visualizadores de objetos digitais.”
(ARELLANO, 2008, p. 353), quer dizer, agrupar informações,
dados, funções de software e quaisquer outras qualidades que
necessárias ao acesso a tal conteúdo de maneira a eliminar uma
série de intermediários e assim diminuir a complexidade da tarefa.
Em se tratando do funcionamento do aparato digital no qual
busca-se acessar a informação, podemos adaptar a definição
acima para relacionar-se melhor com a programação orientada a
objeto, assim Barros et al. (2003) aponta o encapsulamento como
uso de uma interface que oculta o detalhes de acesso e
modificação dos dados, permitindo diversidade em seus usos sem
afetar o código original encapsulado pois estes serão definidos
pela própria interface porém sem a necessidade de revelar os
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detalhes de sua implementação. A estratégia do encapsulamento
apresenta pontos positivos significativos quanto à preservação e
facilitação de acesso a dados e informações, destacando entre as
mais significativas a sua aplicabilidade por permitir a aplicação
desta em informações das mais diversas naturezas e formatos
Flores e Santos (2015). Vale lembrar que dificilmente a estratégia
de encapsulamento é utilizada sozinha, costumando vir
acompanhada de outras como migração, emulação e conversão,
porém, para os fins deste artigo, estas não serão exploradas.
A passagem do modelo de documento físico, supracitado,
para o modelo digital sugere uma mudança no prisma pelo qual
este é encarado, já que o contato com este segundo modelo
difere-se principalmente por conta do elemento da interatividade
ao lidar com os dados e informações (LÉVY, 1993).
Esta interação sugere um tipo específico de experiência
denominada de Experiência do Usuário (User Experience, UX, em
inglês) que vem a estar relacionada com o conceito de usabilidade
do sistema que, segundo Ferreira e Leite (2003), pode ser
entendida como a referente à utilização eficiente de um sistema a
fim de realizar as tarefas para as quais ele foi desenhado, visando
sempre um número mínimo de erros e o menor grau possível de
dificuldade. Vista disso podemos adaptar esta definição ao nosso
contexto como o acesso aos dados e informações requeridos por
intermédio de uma experiência com as características
supracitadas. Dentro deste recorte é preciso esclarecer que a
Experiência do Usuário tem seu foco na nas emoções
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experimentadas pelo utilizador, enquanto a usabilidade se atém às
facetas intrínsecas dos produtos e da tecnologia utilizada
(NORMAN, 2008).
São diversos os fatores que influenciam na boa UX e estes
podem variar dependendo da ação a ser realizada, porém Cerejo
(2001) defende alguns princípios básicos que devem permear
qualquer uma delas como por exemplo a redução do número de
etapas no processo o tanto quanto possível sem que haja perda na
sua efetividade de sua execução, a simplificação destes processos
e, por consequência, a facilidade em sua completude.
Desta forma fica sugerido que a Experiência do Usuário tem
grande valia na interação entre humano e computador ao explorar
aspectos não só voltados para o patamar objetivo, como é o caso
da disciplina de usabilidade, como também subjetivos ao lançar
luz sobre as emoções e sensações mais profundas do interador.
Nesta prerrogativa Ferreira (2018) conclui que o campo ajuda a
suprir as necessidades informacionais do usuário no momento
em que ocorre a interação deste com o ambiente informacional.
Computadores e outros aparatos digitais funcionam a partir
de uma lógica bem definida onde é necessária uma ação específica
para obter um resultado específico correspondente, ou como
explica Tanenbaum (1992), fornecemos um conjunto de
instruções familiares à máquina que determinarão como esta deve
executar a tarefa.
O cerne das instruções em questão não será fornecido de
forma natural como seria feito em uma conversa entre duas
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pessoas e sim utilizando a realidade lógica da máquina, gerando o
problema apontado por Domingues (2001) que se caracteriza no
fato de tais instruções fazerem sentido para o computador ou,
com sorte, para um profissional da informática, mas dificilmente
terão algum respaldo para o usuário comum. É importante
adicionar que Domingues (2001) esclarece que a tarefa realizada
através de tais instruções pode ser caracterizada dentro de um
amplo leque que vai desde a manipulação de um arquivo de texto,
ao tratamento de uma imagem ou mesmo um código de
programação em uma linguagem como Pascal ou Cobol.
A relação destas ideias com o encapsulamento e a
experiência do usuário pode ser feita por meio da noção proposta
por Shneiderman et al. (2016) de que para que seja realizada uma
tarefa o usuário deve se concentrar diretamente nela e não na
manipulação da ferramenta sendo utilizada para sua realização, de
forma a se sentir em contato direto e real com a informação ou
dado manipulado, portanto ao se valer do encapsulamento é
possível diminuir essa sensação de manipulação da ferramenta já
que muitos destes processos estão encapsulados e ocorrerão de
forma automática quando necessário.
Ao compreender o encapsulamento como um conjunto de
dados, funções e informações a serem requisitados e executados
quando necessário, junto da ideia também apresentada
anteriormente de que uma boa experiência do usuário é aquela
que permite que ele consiga realizar a ação requerida de maneira
simples e sem mais esforço do que o necessário, logo podemos
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sugerir que ao não precisar lidar com toda a complexidade
informacional do conteúdo encapsulado, obtendo apenas os
desenlaces práticos e diretos do resultado das interações deste
conjunto encapsulado, o usuário estaria sendo poupado de uma
complexidade desnecessária e portanto, apoiado na relação de
simplicidade da ação e redução do número de etapas para sua
completude proposto por Cerejo (2001), este se beneficiaria com
uma experiência mais agradáveis na sua interação com a máquina.
Para ilustrar melhor este conceito a Figura 1 apresenta uma
representação de uma tarefa que, se executada normalmente do
início ao fim pelo usuário, exigiria um total de 5 etapas em
comparação com a mesma tarefa executada exigindo apenas 2
etapas aparentes ao usuário pelo fato de que 4 delas foram
encapsuladas, ou seja, o usuário passaria por menos etapas e
consequentemente a ação se torna mais simples de ser executada
e promove uma experiência menos custosa.
Figura 1 – Tarefa regular e encapsuladas
Fonte: Autor.
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Trazendo esta ideia para um plano mais factual podemos
imaginar uma situação onde o usuário deseja enviar uma
mensagem de texto que acaba de redigir, ao apertar o botão
“enviar” ela será direcionada ao destinatário de forma
aparentemente automática porém estão encapsuladas neste botão
uma série de etapas como, por exemplo, estabelecer uma conexão
com o servidor que mediará a entrega da mensagem, codificaro
conteúdo da mensagem de linguagem escrita para a linguagem
binária da máquina e enviar este código ao servidor. É plausível
assumir que cumprir todas estas etapas de forma não
automatizada seria muito mais trabalhoso e por consequência
menos prazeroso ou talvez até impossível para o usuário leigo,
portanto sua experiência seria bastante prejudicada no processo.
3. Considerações finais
Este artigo apresentou uma breve análise da possível relação
do encapsulamento de informações e dados com uma boa
experiência do usuário executar tarefas por intermédio de uma
Interface Humano Computador (IHC).
Foi observado que o encapsulamento tem como uma de suas
características a junção de uma porção de informações e dados
sob um mesmo conjunto a fim de torná-lo acessível quando
necessário para que determinadas tarefas possam ser cumpridas.
Concomitantemente o conceito de Experiência do Usuário
foi definido como as sensações e sentimentos que são
despertados em um usuário ao interagir com determinado objeto
a fim de realizar uma ação, sendo caracterizados como fatores
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que podem levar a uma boa experiência a simplicidade e
facilidade para realizar a tarefa desejada.
Com relação ao objetivo proposto é visto que se a
simplicidade e facilidade podem ser catalisadores para uma boa
Experiência do Usuário, portanto estratégias de gerenciamento de
dados que promovam tais aspectos, como, por exemplo, um dos
objetos de estudo aqui apresentado, o encapsulamento, nos
direcionam a esta boa experiência.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Governança pública e as Tecnologias da 
Informação e Comunicação: um breve olhar sobre 
a Lei de Acesso à Informação e a Política de Dados
Abertos no Brasil
Kelren Cecília dos Santos Lima da Motaa, Diego Leonardo de Souza
Fonsecab e Roberto Lopes dos Santos Juniorc
1. Introdução
Desde a Constituição de 1988, o Brasil vem passando por
um processo de mudança quanto a forma de gestão nas
organizações públicas, visto que, durante o período da ditadura
civil-militar, os direitos dos cidadãos foram coibidos, em especial
o relacionado ao acesso às informações do Estado. 
A implantação da redemocratização, a partir de 1985,
possibilitou a participação da sociedade brasileira nas tomadas de
decisões, dando origem a nova gestão pública baseada por
resultados, melhores desempenhos e a participação mais ativa da
sociedade, em prol da eficiência no emprego da verba pública e
a Mestranda em Ciência da Informação pela Universidade Federal do Pará – UFPA.
E-mail: kelrenlima27@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5490-
6460.
b Doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual de Londrina –
UEL. Bibliotecário e Documentalista na Biblioteca do Instituto Federal do
Amazonas – IFAM. E-mail: diego.leonardo@uel.br. ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-0105-1577. 
c Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro –
UFRJ. Professor na Universidade Federal do Pará – UFPA. E-mail:
robertolopes@ufpa.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6063-920X.
167
https://orcid.org/0000-0001-6063-920X
mailto:robertolopes@ufpa.br
https://orcid.org/0000-0002-0105-1577
mailto:diego.leonardo@uel.br
https://orcid.org/0000-0002-5490-6460
https://orcid.org/0000-0002-5490-6460
mailto:kelrenlima27@gmail.com
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incrementando a accountability6 governamental (responsabilidade
com ética). Campos (1990) observa que a responsabilização das
instituições e dos indivíduos pelos seus atos na gestão pública
também envolve a necessidade de manter uma organização mais
confiável e transparente.
Como forma de alcançar os objetivos propostos por essa
nova gestão, adotou-se os princípios da governança pública, que
visam gerenciar os recursos econômicos e sociais na perspectiva
do desenvolvimento. Para que essa governança seja implementada
nas instituições públicas, a mesma precisa dispor de instrumentos
normativos que a potencializam, como por exemplo, a Lei de
Acesso à Informação (LAI) e a Política de Dados Abertos.
Considerando o avanço dos recursos tecnológicos, as
normativas mencionadas orientam quanto ao uso das Tecnologias
de Informação e Comunicação (TIC) como ferramentas que
potencializam o processo de democratização da informação,
viabilizando o acesso à informação aos dados abertos por meio
de canais no meio eletrônico como, por exemplo, e-SIC, websites,
plataformas, bases de dados, dentre outros.
O percurso metodológico da pesquisa foi delineado em dois
aspectos tipológicos: pesquisa documental e pesquisa
bibliográfica. Foram analisadas a LAI e a Política de Dados
Abertos, de forma preliminar e introdutória. Inicialmente, foi
feita a contextualização de aspectos relacionados ao acesso à
6 Termo designado para diferentes campos do conhecimento que se trata sobre a
necessidade de responsabilidade de indivíduos e organizações sobre determinado
desempenho em relação a práticas de exercício de poder (SCHEDLER, 2004).
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
informação e aos dados abertos presentes nas normativas por
meio da pesquisa documental e levantamento bibliográfico.
Quanto a abordagem, trata-se de uma pesquisa qualitativa,cujos
objetivos estão embasados em uma pesquisa descritiva e
exploratória. 
O estudo justifica-se pela importância de se discutir a
evolução do processo de democratização da informação no
âmbito brasileiro, a partir do processo de implementação de
normativas vigentes como a LAI e a Política de Dados Abertos,
visto que estas normativas visam garantir direitos fundamentais
como acesso à informação, privacidade e liberdade, previstos na
Constituição Federal de 1988.
2. Acesso a informação pública
O direito de acesso à informação possui, como essência, o
binômio direito à verdade e direito à memória, ambas sendo
premissas que caracterizam a reconstrução democrática após
períodos ditatoriais e de relativização dos conceitos de dignidade
humana (MOURA, 2014).
No contexto brasileiro, a Constituição Federal de 1988 prevê
o acesso à informação pública como direito fundamental,
presente em seu art. 5, inciso XXXIII, onde estabelece que:
[…] todos têm direito a receber dos órgãos públicos
informações de seu interesse particular, ou de interesse
coletivo ou geral, que serão prestadas no prazo da lei,
sob pena de responsabilidade, ressalvadas aquelas cujo
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sigilo seja imprescindível à segurança da sociedade e do
estado […] (BRASIL, 1988).
A Constituição de 1988 também consolidou a gestão de
documentos como princípio constitucional que pode viabilizar e
otimizar o acesso à informação pública. De acordo com o
parágrafo 2º, do art. 216, “Cabem à administração pública, na
forma da lei, a gestão da documentação governamental e as
providências para franquear sua consulta a quantos dela
necessitem” (BRASIL, 1988).
Jardim (2013) afirma que a ausência de políticas públicas
arquivísticas e a forte tendência do Estado brasileiro
inviabilizaram o processo de implantação da Lei de Arquivos nas
esferas federal, estadual e municipal. Contudo, o autor também
afirma que, mesmo diante das dificuldades, a Lei possibilitou
avanços significativos na visibilidade dos acervos arquivísticos e
da importância da gestão de documentos.
De acordo com Moura (2014) a denominada “Era de
Transparência” deu poder e voz à sociedade civil, tornando-a
mais ativa e exigente, garantindo então a efetivação do
cumprimento legal e constitucional de acesso à informação.
Portanto, o processo de institucionalização da transparência
amplia e dá força ao cidadão, fortalecendo a trajetória
democrática da sociedade, por meio do reconhecimento de que a
desinformação não apazígua, mas reforça práticas como a
injustiça e a impunidade. 
Nesse cenário construído a parti da viabilização do acesso à
informação em caráter legal pautado na política pública, cita-se o
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Portal da Transparência do Governo Federal, lançado em 2014
pela Controladoria-Geral da União (CGU), sendo então
considerado uma representação emblemática de iniciativa do
poder público em disponibilizar, de forma acessível e viável, os
dados do poder público para o cidadão7.
2.1 Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC)
A Lei Federal nº 12.527 foi promulgada em 18 de novembro
de 2011, também conhecida como a Lei da Transparência ou Lei
de Acesso à Informação Pública, que regulamenta o direito de
acesso à informação, previsto desde a Constituição Federal de
1988, e no qual dispõe de procedimentos e diretrizes relacionados
ao acesso à informação pública, que devem ser seguidos por
todas as esferas de governo: União, Estados, Distrito Federal e
Municípios (BRASIL, 2011)
Conforme Jardim e Miranda (2015), o direito de acesso à
informação pública previsto pela LAI, garante o direito do
cidadão de ser informado e se informar quanto aos atos
governamentais, além de enfatizar a dimensão epicêntrica da
informação nas relações entre Estado e Sociedade Civil. A Lei nº
12.527/ 2011 tem como propósito fortalecer e cultivar a
transparência e o controle social na gestão pública, a partir de
diretrizes que obrigam as instituições divulgarem informações
públicas de forma proativa, independente de solicitação, e em
local de fácil acesso, denominada como transparência ativa. Ela
7 Portal da Transparência. Disponível em: http://www.portaltransparencia.gov.br.
Acesso em: 07 jul. 2021.
171
http://www.portaltransparencia.gov.br/
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também orienta que a informação deve ser divulgada de forma
atualizada, eficiente e em linguagem de fácil compreensão
(MOURA, 2014). 
Ressalta-se que, o princípio da transparência, também é
entendido como sendo o desdobramento do princípio
constitucional da publicidade. No entanto, a LAI trouxe um novo
conceito de “transparência”, ou seja, a “transparência ativa”,
denominada como o princípio que exige de órgãos e entidades
públicas a divulgação de informações de interesse geral,
independentemente de terem sido solicitadas ou não. No entanto,
é necessário que a disponibilização das informações e dos dados
seja realizada de maneira clara, objetiva, estruturada e
padronizada. (BRASIL, 2011)
Apesar do avanço ocorrido a partir da promulgação desta Lei
relacionada à transparência, cita-se também o direito à
privacidade, direito fundamental consubstanciado na Constituição
Federal de 1988, em seu artigo 5º. Ligada a essa questão, em
2018, foi criada a Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018,
denominada de Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
(LGPD), que dispõe sobre o tratamento de dados pessoais,
inclusive nos meios digitais, com o objetivo de proteger os
direitos fundamentais de liberdade, privacidade, e o livre
desenvolvimento da personalidade da pessoa natural (BRASIL,
2018).
Com relação aos dados públicos, Sant’Ana (2009) afirma que
garantir o acesso a esses dados possibilita ampliar a participação
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
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da população no controle vertical da dinâmica entre o Estado e a
Sociedade, contribuindo para o controle social. Os preceitos da
transparência pública e do controle social estão contemplados na
LAI. Para auxiliar no cumprimento da LAI no âmbito do Poder
Executivo Federal, foram elaborados dois Decretos: nº
7.724/2012 e nº 8.777/2016, que ampliam e especificam o acesso
à informação nas instituições públicas.
Mais recentemente, em 2021, de acordo com os dados do
Painel de Acesso à Informação (21/06/2021)8, existem mais de
1.038.770 pedidos recebidos embasados na LAI, com um total de
99,48% respondidos pelos órgãos públicos, 0,50% em tramitação
e 0,03% omissos. Esses dados reúnem todas as autarquias,
fundações e órgãos diretamente ligados ao Governo Federal.
2.2 Política de Dados Abertos
Em 2016, foi sancionado o Decreto nº 8.777, que instituiu a
Política de Dados Abertos do Poder Executivo Federal,
estabelecendo normas para a livre utilização das bases de dados, e
assegurando a possibilidade de uso e reúso dos dados públicos
por parte da sociedade. Em 2019, foi criado o Decreto nº
9.903/2019 que altera a Política de Dados Abertos do Poder
Executivo Federal, transferindo a responsabilidade pela gestão da
política para a CGU que anteriormente estava a cargo do
Ministério da Economia (BRASIL, 2016).
8 Dados coletados no Painel de Acesso à Informação. Disponível em:
http://paineis.cgu.gov.br/lai/index.htm. Acesso em: 30 out. 2021.
173
http://paineis.cgu.gov.br/lai/index.htm
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No Decreto nº 9.903/2019,a CGU, além da competência de
acompanhar e monitorar, de forma sistemática, o cumprimento
dos Planos de Dados Abertos (PDAs), também adquiriu a
responsabilidade pela gestão da Política de Dados Abertos do
Poder Executivo Federal. O decreto também prevê que os dados
publicados pelas entidades governamentais são de livre utilização
pelo Estado e pela sociedade, disponibilizando gratuitamente as
bases de dados das informações disponibilizadas (VIVARTA;
MARTINS, 2009).
A Política de Dados Abertos obriga todas as instituições da
administração pública federal direta, autárquica e fundacional a
disponibilizarem as informações contidas em suas bases de forma
aberta, ou seja, permitindo o livre acesso, utilização, modificação
e compartilhamento (BRASIL, 2016). Cita-se aqui, também, o
Portal Brasileiro de Dados Abertos, que é uma ferramenta criada
pela CGU para encontrar e utilizar os dados públicos e as
informações públicas, sendo de fundamental importância
promover a mediação entre o poder público e a sociedade. 
No entanto, para atender a demanda de dados primários é
importante que o acesso aos dados governamentais siga alguns
princípios que garantam a disponibilidade dos dados, sem
restrições. Para que seja feito de forma eficiente cita-se, no tópico
a seguir, o papel das tecnologias da informação e comunicação e a
transparência pública.
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3. Tecnologias da Informação e Comunicação e a 
transparência pública 
As Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) estão
presentes em várias áreas do conhecimento. Dando destaque à
Ciência da Informação, entende-se que ela pode contribuir nas
fases do projeto de construção das TIC com relação à
informação e aos estudos em “camadas de abstração”, no qual
essas camadas tratam do uso, armazenamento, recuperação e
acesso à informação (RODRIGUES, 2012).
As TIC também estão presentes na gestão pública, sendo
foco tanto dos gestores públicos quanto dos de empresas
privadas. Com relação ao Estado, o uso dessas tecnologias
classifica-se como interno (auxiliam nos processos internos de
administração) e externo (contribui na relação entre a organização
pública com entidades externas, podendo ser empresas, cidadãos
ou grupo de cidadãos e outras organizações públicas)
(SANT’ANA, 2009).
Na perspectiva de Rodrigues (2012), alguns órgãos
governamentais ainda não utilizam as TIC de uso externo para
essa finalidade, e sim recursos tecnológicos disponíveis no
ambiente informacional digital, no intuito de disponibilizar
informações tais como quadros de avisos, páginas institucionais,
listas com contatos telefônicos e eletrônicos e localizações físicas
(com logradouros e códigos postais).
Apesar dessa utilização, sabe-se que as TIC permitem uma
interação mais direta e eficiente entre a Sociedade e o Estado, e
175
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
consequentemente, aumentam o nível de transparência entre
ambos os lados, fortalecendo a democracia. frisa-se que, para o
progresso e sucesso desse processo faz-se necessário a
participação de lideranças políticas, investimentos em TIC, o
conhecimento técnico dos artefatos tecnológicos, e a colaboração
entre Estado e sociedade civil (RODRIGUES, 2012).
De acordo com Vivarta e Martins (2009), normativas como a
LAI e a Política dos Dados Abertos, foram elaboradas para
auxiliarem no processo de implementação da cultura da
transparência pública nas organizações públicas, com o auxílio
das TIC, para viabilizar o processo de democratização dos dados
abertos e das informações públicas de interesse para a sociedade. 
4. Resultados e discussões
A contextualização do acesso à informação e aos dados
abertos ocorreu a partir das normativas Lei Nº12.527/2011 e a
Política de Dados Abertos – Decreto Nº 8.777/2016, citadas
anteriormente e, a partir de diferentes artigos e dissertações, cita-
se que a LAI, de diferentes formas, contribuiu para a
consolidação do regime democrático brasileiro e no
fortalecimento das políticas de transparência pública, sendo
apontada como uma ação governamental disruptiva na garantia
do acesso a dados públicos. 
Conforme discutido em tópico anterior, a LAI também
regulamenta o direito constitucional de acesso à informação
pública por parte dos cidadãos, aplicável a todas as esferas de
governo: União, Estados, Distrito Federal e Municípios; a
176
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
implementação de termos como transparência ativa e passiva;
definiu mecanismos, prazos e procedimentos para a entrega das
informações solicitadas pelos cidadãos; determinou um rol de
informações que as instituições públicas são obrigadas a divulgar
de forma proativa por meio da internet; orienta sobre a criação
do Serviço de Informação ao Cidadão (SIC), do Sistema
Eletrônico de Informação ao Cidadão (e-SIC); e confirma o
website institucional como canal de acesso à informação. 
Compreende-se então, a partir do atual contexto da Política
Nacional de Dados Abertos, e a implementação de um
compêndio de iniciativas para a ampliação das políticas de
transparência na gestão pública, que o uso das TIC surge como
um caminho viável para o fortalecimento desse processo. O
Decreto Nº 8.777/2016, ou Política de Dados Abertos, apresenta,
como composição, a necessidade de fomentar o acesso público
aos dados governamentais como medida de Estado. 
É oportuno, a partir deste estudo, observar o papel da
Ciência da Informação no processo de fortalecimento das
políticas de acesso aberto no âmbito governamental. Conforme
observa Jardim (2013), as boas práticas da gestão da informação
na estrutura organizacional pública são importantes para tornar a
informação mais acessível, de modo que ela seja disseminada e
disponibilizada para todos. Posto isso, a relação dos recursos e
ferramentas na gestão das TIC, juntamente com a gestão da
informação no contexto público, tende a possibilitar a garantia do
acesso informacional público confiável, transparente e eficiente. 
177
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
5. Considerações finais
O presente estudo, a partir dessa análise preliminar,
identificou que as normativas estudadas – a LAI e a Política de
Dados Abertos – contribuem para a implementação dos preceitos
da transparência pública, controle social e privacidade no âmbito
público. Estas normativas consolidam e caracterizam o Estado
Democrático de Direito, previsto na Constituição Federal de
1988. 
No que se refere a Política de Dados Abertos, tem como
propósito contribuir para o aumento da transparência pública, a
partir da divulgação de dados que possibilitem o controle social
das ações governamentais, além de contribuir para o melhor uso
da verba pública e propiciar o monitoramento e avaliação das
políticas públicas. Identificou-se que, para além do seu objetivo
de instrumentalizar a promover o acesso à informação, o Decreto
Nº 8.777/2016 delineia um caminho estratégico, a longo prazo,
para consolidar no Estado brasileiro (Poder Executivo) uma
cultura sistêmica de transparência pública e acessibilidade
informacional.
Observou-se, quanto ao uso das TIC para implementação da
transparência e do controle social nas instituições públicas, uma
perspectiva de adoção a nível nacional sobre o contexto dos
dados abertos, considerando o avanço dos recursos tecnológicos
e a forte adesão do poder público e sociedade. Posto isto, pode-se
mencionar o Portal. Brasileiro de Dados Abertos e o Painel da
Lei de Acesso à Informação, que são instrumentos práticos de178
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
consolidação do processo de transparência e disseminação da
informação pública.
O estudo é uma pesquisa preliminar, que pretende identificar
as normativas mencionadas (LAI e Políticas de Dados Abertos),
orientadas quanto ao uso das TIC para a implementação da
transparência e do controle social em universidades públicas
federais da Região Norte: Universidade Federal do Pará (UFPA),
Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), Universidade
Federal do Oeste do Pará (UFOPA) e a Universidade Federal do
Sul e Sudeste do Pará (UNIFESSPA).
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acesso a informações previsto no inciso XXXIII do art. 5o, no 
inciso II do § 3o do art. 37 e no § 2o do art. 216 da Constituição 
Federal; altera a Lei no 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga
a Lei no 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei no 
8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências. 
179
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181
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Análise e gestão de riscos dos documentos digitais 
existentes na curadoria digital
Fábio Eder Cardosoa e Mihno Dgil Pinto de Britob
1. Introdução
Com as facilidades que os avanços tecnológicos
proporcionam, surgem inúmeros desafios, devido às questões
como: capacidade de armazenamento, segurança, deterioração,
obsolescência de softwares e hardwares que dão suporte aos
objetos digitais. 
Neste sentido, destacamos o modelo de ciclo de vida “Digital
Curation Centre”, na perspectiva da preservação digital e tem-se
como objetivo, utilizar normas e métodos de análise e gestão de
riscos para contribuir com o gerenciamento dos documentos
arquivísticos digitais, garantido condições necessárias para a sua
preservação.
É abordado o uso da norma ABNT NBR ISO 31000:2018 –
Análise e Gestão de Risco e o método APP – Análise Preliminar
de Perigos (AGUIAR, s.d.), aplicados a preservação digital,
alinhados ao processo DCC – Digital Curation Centre.
O problema de pesquisa deste trabalho se norteia pela
seguinte indagação: Como identificar os riscos, causas e efeitos
a Doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: fabio.eder@unesp.br.
b Mestrando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: mihno.dgil@unesp.br. 
182
mailto:mihno.dgil@unesp.br
mailto:fabio.eder@unesp.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
dos documentos digitais no modelo de ciclo de vida da DCC –
Digital Curation Centre? O profissional que utiliza a curadoria
digital para a preservação dos documentos, tem certa dificuldade
em identificar, nos modelos de ciclo de vida de documentos
digitais, os riscos nos quais a informação está passível.
Para tal, foi realizada uma revisão de literatura, no sentido
interdisciplinar com o foco na Ciência da Informação, adotando
para isso uma pesquisa qualitativa e exploratória.
Pretende-se, com essa pesquisa, suscitar questões ou pontos
de vista acerca dos riscos em que a curadoria digital pode ter,
visto que, ao combinar análise de riscos e preservação de acervos
digitais, obtém-se uma gestão proativa, prevendo e identificando
possíveis ameaças que podem se concretizar junto aos serviços de
informação, contribuindo, assim, com o desenvolvimento da
Ciência da Informação.
2. Gestão e análise de risco
Gerenciar riscos é iterativo e auxilia as organizações no
estabelecimento de estratégias, no alcance de objetivos e na
tomada de decisões fundamentadas. (ABNT ISO 31000:2018,
2018, p. 6).
De acordo com Ganoulis (2009) o risco possui dois
elementos que o definem, sendo-os: a gravidade e a frequência do
perigo. Vesley (1984) define o risco como o perigo decorrente da
probabilidade ou possibilidade da ocorrência de um infortúnio.
A gestão de risco prevê situações que podem expor os dados
de qualquer organização a situações de perigo. Baseando-se em
183
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
estimativas científicas, este tipo de gestão oferece subsídios para o
controle dos riscos atravésdo estabelecimento de prioridades e
orientação na tomada de decisão de uma organização. Segundo
Vaughan (1997), este tipo de gestão é uma abordagem científica
para lidar com riscos, capaz de antecipar eventuais perdas
acidentais, e também projetar e implementar procedimentos que
minimizam a ocorrência da perda e de seus impactos.
A gestão de risco pode ser aplicada em qualquer organização
nas suas mais variadas áreas e níveis, uma vez que o risco pode
ser sinônimo de desafios e oportunidades (BERNSTEIN, 1996,
p. 7). Sua aplicação pode ser implementada, também, em todas as
áreas do conhecimento, entretanto, para cada tipo de análise têm-
se distintos significados e percepções, podendo gerar certa
confusão, pois suas terminologias são transmitidas de uma área
de conhecimento para outra sem as devidas modificações.
(GANOULIS, 2009).
Neste sentido, Vaughan (1997, p. 8) define a noção de risco
caracteriza-se como a “condição na qual existe uma possibilidade
de variações desfavoráveis de um resultado desejado e esperado”.
Dessa maneira, conceitualmente, entende-se que o risco se
relaciona à possibilidade de efeitos adversos indesejáveis ou
imprevistos, resultando na perda ou prejuízos causados por
exposição a um perigo. 
Pode-se considerar que a gestão de risco se baseia em
atividades de planejamento de risco, ou seja, identificação, análise
e priorização de ameaças. Essas atividades compreendem uma
184
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
sequência de fases que podem aprimorar a qualidade do serviço,
sendo elas: caracterização da instalação; identificação dos perigos;
identificação dos cenários acidentais; quantificação das
consequências de cada cenário; estimativa das frequências de cada
cenário; estimativa dos riscos; e planejamento de emergência, se
necessário (VAUGHAN, 1997).
Considerar a probabilidade de que o evento venha a ocorrer
e estimar a extensão dos danos que o mesmo pode causar, são
parâmetros para se avaliar o risco. O processo de gestão de riscos
envolve a aplicação sistemática de políticas, procedimentos e
práticas para as atividades de comunicação e consulta,
estabelecimento do contexto e avaliação, tratamento,
monitoramento, análise crítica, registro e relato de riscos, a Figura
1 ilustra todas as fases do processo de gestão de risco (ABNT
ISO 31000:2018, 2018, p. 9).
Cabe ressaltar que o processo de gestão de riscos seja parte
integrante da gestão e da tomada de decisão, e seja integrado na
estrutura, operações e processos da organização. Pode ser
aplicado nos níveis estratégico, operacional, de programas ou de
projetos (ABNT ISO 31000:2018, 2018, p. 9).
Como se observa na Figura 1, o cerne do processo de gestão
de riscos contém as fases de Identificação de riscos, Análise de
riscos e Avaliação de riscos. O propósito da identificação de
riscos é encontrar, reconhecer e descrever riscos que possam
ajudar ou impedir que uma organização alcance seus objetivos.
Informações pertinentes, apropriadas e atualizadas são
185
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
importantes na identificação de riscos. (ABNT ISO 31000:2018,
2018, p. 12).
Figura 1 – Processo de gestão de riscos 
Fonte: ABNT ISO 31000:2018, 2018, p. 15
O propósito da análise de riscos é compreender a natureza
do risco e suas características, incluindo o nível de risco, onde
apropriado. A análise de riscos envolve a consideração detalhada
de incertezas, fontes de risco, consequências, probabilidade,
eventos, cenários, controles e sua eficácia. Um evento pode ter
múltiplas causas e consequências e pode afetar múltiplos
objetivos (ABNT ISO 31000:2018, 2018, p. 13).
O propósito da avaliação de riscos é apoiar decisões. A
avaliação de riscos envolve a comparação dos resultados da
186
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
análise de riscos com os critérios de risco estabelecidos para
determinar onde é necessária ação adicional (ABNT ISO
31000:2018, 2018, p. 13).
Ao se implementar análise e gestão de riscos em ambientes
de repositórios digitais, faz uso de políticas de segurança que
também devem ser consideradas. Nesse contexto, deve-se
considerar procedimentos de segurança da informação, visto que
é de vital importância para a efetividade do processo de curadoria
digital.
3. Preservação digital
A preservação digital é um dos temas que vem sendo
estudado na Ciência da Informação, presente em publicações
nacionais e internacionais, buscando soluções de maneira
interdisciplinar para as questões que envolve esse tema. 
Por meio de estudos que abordam as especificidades desse
tipo de informação que circula em meio digital em seus processos
relativos ao armazenamento, recuperação e acesso dessas
informações para a geração atual e principalmente preservando-a
para as gerações futuras. 
Para a preservação digital é importante entender os objetos
digitais nos seus diferentes níveis de abstração: o físico, isto é, a
inscrição de dígitos binários em um suporte; o lógico, ou seja, as
regras que configuram o seu formato e; o conceitual, ou o
produto da interpretação dessas regras pelo software (Ferreira,
2006). 
187
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Nesse sentido Palleta e Gonçalves (2016), também ressaltam
sobre a fragilidade da preservação digital frente a evolução
tecnológica e como garantir seu acesso às gerações futuras,
destacando aí a necessidade de desenvolver uma conscientização
dos profissionais da área para a importância da curadoria digital.
Os documentos arquivísticos digitais, requerem uma gestão
voltada à preservação, com processos padronizados respeitando
as especificidades de cada etapa da organização, buscando
alcançar soluções e criando condições de um ambiente digital
seguro, a partir de diretrizes em modelos de gestão que tem como
ênfase a preservação digital com base na curadoria digital.
4. Curadoria digital
O termo “curadoria”, tem sua origem relacionado ao termo
latino curare, que significa “cuidado para” que expressa a custódia
e preservação e está atrelado a uma ampla gama de atividades, tais
como: cuidar, preservar e salvaguardar. Atualmente esse termo
vem ganhando ampla repercussão nas atividades relacionadas a
objetos digitais, por meio de suas diretrizes de gestão voltado para
organizar o crescente aumento do fluxo de informação, buscando
tornar acessível a informação para os usuários e que no futuro
essas informações sejam acessadas de forma que a integridade do
conteúdo informacional esteja assegurada. (LONGAIR, 2015).
Nessa perspectiva alguns países têm buscado soluções que
garantam a preservação dos objetos digitais. Uma das soluções
encontradas foi a utilização de metadados de preservação. Grácio
(2012, p. 125) esclarece que:
188
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Os metadados de preservação são essenciais não
somente para a descrição do conteúdo de um objeto
digital, mas também para as atividades de gestão
relacionadas à preservação digital e devem apoiar todo o
processo ao longo do tempo, registrando todas as
estratégias aplicadas e as mudanças ocorridas.
A utilização de metadados de preservação auxilia na
descrição detalhada dos objetos digitais, buscando simplificar a
investigação e a identificação de suas respectivas fontes de
informação, representando suas estruturas de acesso e possíveis
modificações dentro do fluxo documental. Entre os modelos
existentes, Sant’Ana (2013, p. 11) destaca o Digital Curation Centre:
Considerando a necessidade de descrever os processos
envolvidos no acesso a dados,vale destacar o conceito
de curadoria de dados. O Digital Curation Centre – DCC,
que tem como foco a capacitação para a gestão de dados
de pesquisa em toda comunidade de pesquisa de ensino
superior do Reino Unido.
4.1 Digital Curation Centre – Ciclo de vida da curadoria 
digital (DCC)
Esta proposta tem base no ciclo de vida da curadoria digital,
que busca garantir que o objeto digital esteja acessível, desde o
momento da sua criação, até a sua destinação final, levando em
consideração fatores como a obsolescência tecnológica,
propondo uma visão geral das etapas necessárias ao processo de
curadoria e preservação dos objetos digitais. (DIGITAL
CURATION CENTRE, 2012). 
189
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Nesse sentido, faz-se necessário que uma sequência de ações
seja planejada e implementada, que favoreçam a manutenção da
autenticidade, confiabilidade, integridade e usabilidade do objeto
digital. Sendo este um modelo genérico (Figura 2), deve-se
adequar suas fases às características próprias de cada instituição,
adequando-as às suas próprias necessidades (HIGGINS, 2008;
PENNOCK, 2007).
Figura 2 – Ciclo de vida da curadoria digital
Fonte: Autores adaptado de Digital Curation Centre (2012).
Deste modo são três, os grupos de ações que devem ser
realizadas pelo curador ou gestor, conforme quadro abaixo: 
Quadro 1 – Ações do Ciclo de Vida da Curadoria Digital
Ações para todo o ciclo de vida
190
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Descrição e
representação da
informação
Coleta e atribui informações de representação necessária para
entender o dado digital e sua apresentação. Envolve a
atribuição de metadados administrativos, descritivos
técnicos, estrutural e de preservação, utilizando padrões
adequados, para assegurar a descrição e controle
adequado a longo prazo.
Planejamento da
preservação
É onde é feito o planejamento da preservação ao longo do
ciclo de vida de curadoria do objeto digital. Isso inclui
planos de gestão e administração de todas as ações do ciclo
de vida de curadoria.
Acompanhamen
to e participação
da comunidade
Enfatiza a necessidade de atenção para as atividades que se
desenrolam no âmbito das comunidades envolvidas com o
problema de curadoria, bem como a necessidade de
participação no desenvolvimento de padrões, de
ferramentas e de software adequados ao problema e que
possam também serem compartilhados.
Curadoria e
preservação
Estar continuamente alerta e empreender as ações
administrativas e gerenciais planejadas para a curadoria e
preservação por todo o ciclo de vida da curadoria.
Ações sequenciais
Conceitualização Conceber e planejar a criação do dado, incluindo os
métodos de captura e as opções de armazenamento.
Criação e/ou
Recebimento
Criar dados, incluindo metadados administrativos,
descritivos, estruturais e técnicos. Metadados de
preservação podem, também, serem adicionados no
momento da criação. Receber dados, de acordo com políticas
bem documentadas, de criadores de dados, de outros
arquivos, de repositórios ou de centros de dados e, se
necessário atribuir metadados apropriados.
Avaliação e
seleção
Avaliar o dado e selecionar o que será objeto dos processos
de curadoria e de preservação por longo prazo. Manter-se
aderente tanto às boas práticas quanto às políticas
pertinentes e também às exigências legais.
Arquivamento Transferir os dados para um arquivo, ou repositório, ou
centro de dados ou outro custodiante apropriado.
Ações de Empreender ações para garantir a preservação a longo
191
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
preservação
prazo e a retenção do dado de natureza oficial. Ações de
preservação devem garantir que o dado permaneça
autêntico, confiável e utilizável, mantendo a sua
integridade.
Armazenamento
.
Armazenar os dados de forma segura mantendo a aderência
as normas relevantes.
Acesso, uso e
reúso
Garantir que o dado possa ser acessado tanto pela sua
comunidade alvo, quanto pelos demais usuários interessados
na reutilização do dado.
Transformação Criação de novos dados a partir do original.
Ações ocasionais
Eliminação/
Descarte
Eliminar os dados que não foram selecionados para
curadoria de acordo com políticas documentadas,
diretrizes e/ou exigências legais.
Reavaliação Retornar ao dado cujos procedimentos de avaliação foram
falhos para nova avaliação e possível seleção para curadoria.
Migração Migrar os dados para um formato diferente.
Fonte: Autores adaptado de Higgins (2008).
O Modelo de Ciclo de Vida de Curadoria do DCC, foi
projetado visando apoiar atividades realizadas por gestores de
acervos de dados digitais, todas as fases têm como foco a
preservação. O modelo permite ainda que os curadores ou
gestores identifiquem pontos fracos em políticas ou lacunas na
cadeia documental. Podendo suas diretrizes e orientações serem
aplicadas em intuições que gerenciam grandes quantidades de
documentos digitais, onde uma adequada aplicação dessas
orientações podem melhorar as atividades relativas à circulação,
avaliação, seleção, descarte, armazenamento e acesso, apoiadas
por processos e ações de preservação dos dados garantido sua
integralidade para as gerações atuais e futuras.
192
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
5. Procedimentos metodológicos
Com o objetivo de mapear e ressaltar as etapas que
contemplam a análise e gestão de risco com foco na segurança
dos documentos digitais dentro do ciclo de vida da Curadoria
Digital, foi realizada uma revisão de literatura. 
O primeiro passo foi a escolha do termo de busca, onde foi
definido o termo “Análise e Gestão de Risco”, pois o foco desta
pesquisa é mapear as etapas referentes a esse termo dentro do
ciclo de vida da curadoria digital. 
O passo seguinte, foi a escolha das bases de dados de
referência internacional vinculada a Ciência da Informação, onde
foram selecionados os artigos na base de dados SSCI (Social
Sciences Citation Index) do Web of Science. O acesso foi feito
através do portal de periódicos da Capes.
Após definida as fases da pesquisa e a base de dados Web of
Science, buscou mapear o processo referente a análise e gestão de
risco, nos artigos recuperados, para subsidiar as fases posteriores,
conforme apresentado no Quadro 2. 
Como parâmetro de atuação e análise comparativa foi
utilizado parte do processo DCC, ou seja, os pontos relacionados
às ações sequenciais: conceitualização, criação e/ou recebimento,
avaliação e seleção, arquivamento, ações de preservação,
armazenamento, acesso, uso e reúso, e, transformação. 
Quadro 2 – Fases da pesquisa
Fases Procedimento Resultados obtidos
1º Definição do termo de busca Análise e BRAPCI: 24
193
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Fases Procedimento Resultados obtidos
Gestão de Riscos e das bases de dados
BRAPCI e na base de dados SSCI
(Social Sciences Citation Index) do Web
of Science.
Web of Science: 17.949
IBICT(BDTD): 49 
2º
Definição dos filtros para refinar a
busca:
a) Espaço temporal entre 2000 e 2021;
b) Termos de busca presente nos títulos.
c) No Web of Science o termo de busca
foi traduzido para “Risk Analysis” e
“Risk Management” e utilizando o
operador booleando “or”; nas categorias
foram escolhidos os artigos que estão
no ítem: “Information Science Library
Science”;
BRAPCI: 0
Web of Science: 56
3º
Leitura e tradução dos títulos e resumo
para análise de relevância para a
pesquisa.
BRAPCI: 16
Web of Science: 26
4º 
Análise dos dados
Principais termos encontrados nos
artigos correlatos a essa pesquisa
Gerenciamento de risco em:
projeto de software,
sistemas de informação
(SI), tecnologia em cloud,
processamento de
informações, gestão do
conhecimento,proteção dos
dados, análise de risco em
(SI), apoio na tomada de
decisão,
Redução de custos,
segurança da comunicação,
responsabilidade
corporativa, estratégias
organizacionais, inovação.
Fonte: Autores.
194
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
No que se refere a análise e gestão de risco foi utilizado o
método proposto por Aguiar (s.d.) denominado Análise
Preliminar de Perigos – APP, sendo capaz de quantificar e
qualificar riscos e ameaças em relação à preservação de arquivos
digitais. Nesse contexto, Aguiar (s.d) define dimensões de análise
preliminar de risco para a preservação digital, dentre elas: Risco,
Causa e Efeito, essas, utilizadas nesta pesquisa e descritas a seguir:
• Risco: Esta dimensão deve conter os perigos identificados
para o sistema em estudo, ou seja, eventos que podem
causar danos às instalações, materiais digitais e ao
patrimônio institucional. Portanto, os perigos referem-se
a eventos tais como: descargas elétricas e inundações;
obsolescência tecnológica; falta de preparo dos
profissionais; dentre outros.
• Causa: As causas de cada perigo devem ser discriminadas
nesta dimensão e podem envolver falhas provocadas por
agentes internos e externos.
• Efeito: O resultado de uma ou mais causas é definido
como efeito. Os possíveis efeitos danosos de cada risco
identificado devem ser listados. Os principais efeitos dos
acidentes envolvendo a guarda da memória registrada em
mídias digitais incluem, entre outros: Ilegibilidade da
informação e Danificação das mídias. O Quadro 3
apresenta a correlação entre os processos das ações
sequenciais do DCC – Digital Curation Centre e a APP –
Análise Preliminar de Perigos.
195
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Quadro 3 – Ações sequenciais do DCC com a análise e gestão de risco
Ações sequenciais do DCC Identificação do Risco
Conceitualização
Conceber e planejar a
criação do dado; 
Métodos de captura e
as opções de
armazenamento.
Risco: A escolha não ponderada de
estratégias para a preservação dos
materiais digitais
Causas: Falta de conhecimento
técnico daqueles que trabalham com
os repositórios digitais
Efeitos: Maximização de esforços
desnecessários à preservação de
objetos digitais
Criação e/ou
Recebimento
Criar dados;
Metadados
(administrativos,
descritivos, estruturais,
técnicos e de
preservação).
Risco: A escolha incorreta de
estratégias para a criação e/ou
recebimento dos metadados
Causas: Falta de conhecimento
técnico dos profissionais de
informação. Vulnerabilidade dos
dados
Efeitos: Não garantia da
autenticidade, integridade, e
disponibilidade dos recursos digitais.
Avaliação e seleção
Preservação por longo
prazo; 
Boas práticas a
políticas pertinentes;
Adequação as
exigências legais.
Risco: Condições inadequadas do
ambiente no qual estão depositados
e do manuseio dos mesmos.
Causas: Condições ambientais,
econômicas e políticas no território
nacional, que se apresentem de
formas mais adversas a prática de
preservação digital. (GALINDO,
2005)
Efeitos: Levam ao desgaste e até
mesmo a perda de leitura das
informações registradas em objetos
digitais. Considerado um dos
principais causadores da perda da
196
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Ações sequenciais do DCC Identificação do Risco
informação em hardwares e
softwares.
Arquivamento Transferência dos
dados.
Risco: Degradação de mídias digitais.
Causas: Inadequado
acondicionamento dos materiais
digitais nas instalações dessas
instituições.
Efeitos: Ilegibilidade das
informações registradas nessas
mídias
Ações de
preservação
Preservação a longo
prazo;
Retenção do dado de
natureza oficial;
Ações de preservação;
Autenticidade,
confiabilidade e
integridade.
Risco: Obsolescência de hardware e
software;
Causas: Mercado altamente
competitivo da tecnologia da
informação
Efeitos: Leva a ciclos de renovação
de tecnologia a cada 3 a 5 anos
(HEDSTRON, 1998)
Armazenamento
Armazenar os dados
de forma segura.
Risco: A falta de gestão de riscos que
envolvem o armazenamento digital
Causas: Falta de capacitação em
relação aos objetos digitais e o
gerenciamento dos riscos envolvidos
na sua preservação
Efeitos: Vulnerabilidade dos
processos e sistemas de preservação
digital, bem como dos dispositivos
físicos. 
197
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Ações sequenciais do DCC Identificação do Risco
Acesso, uso e
reúso
Garantir que o dado
possa ser acessado;
Garantir a reutilização
do dado.
Risco: Instabilidade de suporte por
longo prazo;
Causa: Falta de uso de padrões e
formatos de arquivos de dados
abertos, com amplo acesso e
assistência técnica (THOMAZ E
SOARES, 2004)
Efeito: Complexidade no momento
de selecionar e aplicar estratégias de
preservação, minimizando sua
efetividade.
Transformação
Criação de novos
dados a partir do
original.
Risco: Redundância e Inconsistência
Causas: Desconhecimento prévio das
fontes dos dados
Efeitos: Dados sem qualidade,
imprecisos.
Fonte: Autores.
6. Resultados e discussões
A partir dos dados obtidos, foi feita a correlação entre análise
e gestão de risco e a fase referente as ações sequências do DCC,
referente a segurança da informação dos dados digitais. 
A análise de riscos pode ser realizada com vários graus
de detalhamento e complexidade, dependendo do
propósito da análise, da disponibilidade e confiabilidade
da informação, e dos recursos disponíveis. As técnicas de
análise podem ser qualitativas, quantitativas ou uma
combinação destas, dependendo das circunstâncias e do
uso pretendido. (ABNT ISO 31000:2018, 2018, p. 19)
Os pontos analisados no ciclo DCC e das ações sequenciais
foram: conceitualização, criação e/ou recebimento, avaliação e
198
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
seleção, arquivamento, ações de preservação, armazenamento,
acesso, uso e reúso, e, transformação. As dimensões utilizadas da
análise de risco foram: risco, causas e efeitos, assim, será
apresentada em cada ponto do ciclo DCC as considerações após
análises baseadas nas normas ABNT ISO 31000:2018, 2018.
Na fase de conceitualização, onde ocorre a concepção e o
planejamento da criação do dado; deve-se observar os métodos
de captura e as opções de armazenamento. Nesse ponto o risco
levantado foi a escolha não ponderada de estratégias para a
preservação dos materiais digitais, visto que este é um fator que
pode influenciar negativamente a criação dos dados. As causas
podem ter origem na falta de conhecimento técnico daqueles que
trabalham com os repositórios digitais, e os efeitos podem derivar
da maximização de esforços desnecessários à preservação de
objetos digitais.
Na criação e/ou recebimento dos dados, deve-se considerar
a preservação dos metadados, sendo eles: administrativos,
descritivos, estruturais, técnicos e de preservação.
De acordo com Saramago (2004, p.1) compreende-se por
metadados de preservação “como informação de apoio aos
processos associados com a preservação digital de longo prazo ”.
O risco que pode afetar esse processo de preservação a longo
prazo está contido na escolha incorreta de estratégias para a
criação e/ou recebimento dos metadados. As possíveis causas
estão relacionadas à insciência de conhecimento técnico dos
profissionais de informação e na vulnerabilidade dos dados. Os
199
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
efeitos resultantes da incapacidade pessoal na gestão dos
metadados resultam em não garantir a autenticidade, integridade,
e disponibilidade dos recursos digitais.
Na fase de avaliação e seleção, o processo de preservação por
longo prazo, boas práticas a políticas pertinentese adequação as
exigências legais, dentre elas a LGPD – Lei Geral de Proteção de
Dados, o risco encontrado foi sobre as condições inadequadas do
ambiente no qual estão depositados e do manuseio dos mesmos.
As causas são condições ambientais, econômicas e políticas no
território nacional, que se apresentem de formas mais adversas a
prática de preservação digital e os efeitos resultam no desgaste e
até mesmo a perda de leitura das informações registradas em
objetos digitais. Sendo considerado um dos principais causadores
da perda da informação contidas em hardwares e softwares.
A fase de arquivamento, onde ocorre a transferência dos
dados, o risco encontrado está relacionado a degradação das
mídias digitais, as causas podem estar relacionadas ao
acondicionamento inadequado dos dispositivos digitais nas
instalações dessas instituições e os efeitos podem ser a
ilegibilidade das informações registradas nessas mídias.
Nas ações de preservação, onde deve ser considerada: a
preservação a longo prazo, a retenção do dado de natureza oficial,
as ações de preservação e a autenticidade, confiabilidade e
integridade. O risco proposto se relaciona à obsolescência de
hardware e software, as causas estão associadas ao mercado
altamente competitivo da tecnologia da informação e hardware e
200
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
como efeitos, ou consequências, são os ciclos de atualização
tecnológica de três a cinco anos (HEDSTRON, 1998).
Em relação ao armazenamento, o que deve ser considerado,
primeiramente, são os processos de armazenamento dos dados de
forma segura. O risco principal dessa fase está contido na falta de
gestão de riscos que envolvem o armazenamento digital. Uma das
principais causas está na falta de capacitação em relação aos
objetos digitais e o gerenciamento dos riscos envolvidos na sua
preservação. Os efeitos podem resultar em vulnerabilidade dos
processos e sistemas de preservação digital, bem como dos
dispositivos físicos.
No nível de acesso, uso e reúso, deve-se garantir que o dado
possa ser acessado e, também, garantir o reúso do dado. O risco
encontrado se relaciona à instabilidade de suporte por longo
prazo, a causa pode se dar pela alta de uso de padrões e formatos
de arquivos de dados abertos, com amplo acesso e assistência
técnica e os efeitos são a complexidade no momento de
selecionar e aplicar estratégias de preservação, minimizando sua
efetividade.
Durante a fase de transformação há a criação de novos
dados a partir do original, dessa maneira um risco muito comum
é a redundância e inconsistência. Suas causas se dão pelo
desconhecimento prévio das fontes dos dados e seus efeitos
resultam em dados sem qualidade e imprecisos.
Um dos elementos mais relevantes da Preservação Digital
está relacionado à representação das técnicas de armazenamento,
201
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
gerenciamento de arquivos digitais, alocação de recursos e
tecnologia. Entretanto, frente a diversidade de técnicas de
preservação, não há como identificar e definir uma única técnica
totalmente eficaz. Sendo assim, os diversos métodos de análise na
preservação digital oferecem resultados complementares.
Existe uma relação muito forte entre preservação digital e a
redução e controle dos riscos, assim, nesse estudo, buscou
relacionar, um processo já consolidado de curadoria, o DCC –
Digital Curation Centre e as normas e procedimentos de gestão e
análise de riscos, vislumbrando a propositura de um novo olhar
para a preservação dos repositórios digitais.
Dessa maneira, na tomada de decisões estratégicas apoiadas
pelos recursos tecnológicos existentes, tais como armazenamento
em cloud, por exemplo. São ferramentas fundamentais no
momento, que requerem gerenciamento voltado para
preservação, abordando todas as especificidades que os dados
digitais possuem, sendo o modelo DCC, uma ferramenta que
pode orientar o gestor nesse processo. 
Essa pesquisa identificou as etapas referentes a análise de
risco dos documentos digitais em conformidade com o Digital
Curation Centre e a norma ABNT ISO 31000:2018, 2018, nesse
sentido, confirma-se que é de suma importância, uma gestão
voltada para objetos digitais. Pois tal atitude pode garantir que o
objeto digital tenha todas as ações necessárias para esse fim e que
as informações sejam identificadas, planejadas e implementadas
na sequência correta. Podendo garantir dessa forma princípios
202
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
referentes a manutenção da autenticidade, confiabilidade,
integridade e usabilidade do objeto digital. 
Como limitações do estudo realizado e sugestões para
estudos futuros, é necessário um melhor aprofundamento dos
elementos comparativos da pesquisa podendo abrir possibilidades
de novas pesquisas, ampliando o escopo com novos dados e
novas perspectivas referentes a análise e gestão de risco
relacionado com a preservação e segurança de dados digitais.
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SAGAN, L. A.; WHIPPLE, C. G. Technological risk 
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Avaliação de controle de vocabulários em 
repositórios institucionais: uma proposta de 
aplicação metodológica intrínseca e extrínseca
Lizandra de Souza Santos Alvesa, Roberta Cristina Dal’Evedove
Tartarottib e Mariângela Spotti Lopes Fujitac
1. Introdução
Com o crescimento dos recursos informacionais em formato
digital e com a evolução das Tecnologias de Informação e
Comunicação (TIC), os repositórios institucionais se tornaram
ambientes importantes para guarda, preservação e disseminação
da produção informacional científica. Fujita (2018) evidencia que
os repositórios digitais em universidades são, atualmente, recursos
de grande relevância na organização e gestão do conhecimento
gerado pela produção científica, tecnológica, artística e
administrativa. 
Nestes sistemas de recuperação da informação, o uso de
vocabulários controlados possibilita melhor precisão na
representação e recuperação por assuntos. Essas informações são
a Graduanda em Biblioteconomia pela Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-
mail: lizandra17alves@gmail.com.
b Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Bibliotecária na Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP. E-mail:
roberta_tartarotti@yahoo.com.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0246-
4971. 
c Doutora em Ciências da Comunicação pela Universidade de São Paulo – USP.
Professora na Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-mail:
mariangelaslf57@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8239-7114. 
207
https://orcid.org/0000-0002-8239-7114
mailto:mariangelaslf57@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-0246-4971
https://orcid.org/0000-0002-0246-4971
mailto:roberta_tartarotti@yahoo.com.br
mailto:lizandra17alves@gmail.com
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
armazenadas e preservadas, porém, para que haja eficácia na
representação e disseminação desses recursos informacionais, é
preciso verificar se há a disponibilização de vocabulário
controlado para o uso do profissional indexador e analisar como
se realiza o controle desses vocabulários em repositórios
institucionais, pois a falta de controle de vocabulário pode gerar
vários tipos de inconsistências determinantes para a imprecisão e
irrelevância na recuperação de informações em qualquer sistema
de busca (FUJITA; TOLARE, 2019, p. 94). 
O uso de vocabulários controlados em repositórios
institucionais possibilita melhor precisão na representação e
recuperação por assuntos. No entanto, verifica-se ausência na
literatura de procedimentos metodológicos voltados para a
avaliação do controle de vocabulários nestes sistemas de
recuperação da informação. Nesse sentido, o objetivo da pesquisa
foi realizar a avaliação do controle de vocabulários controlados
em repositórios institucionais, contribuindo com a melhoria da
representação e recuperação por assuntos em repositórios
institucionais.
2. Metodologias para avaliação de vocabulário controlado 
em repositórios institucionais
Leite, Amaro, Batista e Costa (2012) destacam que os
repositórios institucionais levam em conta reunir, armazenar,
organizar, preservar, recuperar e, sobretudo, a ampla
disseminação da informação científica produzida na instituição
acadêmica. No que tange à relevância de se utilizar um
208
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
vocabulário controlado em repositórios institucionais, Terra e
Vasconcelos (2015) destacam que o controle de vocabulário
permitirá a identificação dos documentos, visando à recuperação
da informação por parte dos usuários de forma mais precisa. 
Dahlberg (2006) acentua que a Organização do
Conhecimento é uma ciência que cuidará de organizar e
sistematizar os conceitos, sempre se preocupando com os valores
dos conteúdos dos objetos ou assuntos que estão sendo
organizados. Partindo disso, criam-se os Sistemas de Organização
do Conhecimento, que servirão de auxílio na hora de realizar a
interpretação do objeto e sistematizar seus conceitos para a
representação. Para realizar essa representação de forma
consistente, o uso de vocabulários controlados tem imensurável
relevância para que esse processo seja realizado de forma
padronizada conforme o domínio. 
Para Harpring (2016), vocabulário controlado é um arranjo
organizado de palavras e frases usadas para indexar e/ou
recuperar conteúdos. Promovem consistência em termos
preferidos e a atribuição dos mesmos termos a um conteúdo
semelhante, tendo suas funções mais importantes de
agrupamento de termos variantes e sinônimos em conceitos e a
ligação dos conceitos em uma ordem lógica ou sua classificação
em categorias. Kobashi (2008) salienta que o vocabulário
controlado é uma linguagem artificial construída de termos que
representarão um ou vários campos do conhecimento. 
209
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
No entanto, para que haja consistência na representação e
recuperação pelo uso desses vocabulários, é necessário realizar
constante atualização e também aplicar metodologias avaliativas
direcionadas tanto para a estrutura do vocabulário, quanto para a
análise da precisão em relação à representação e recuperação. O
vocabuláriocontrolado é essencial para o momento da
representação e recuperação de um documento, facilitando a
comunicação entre a linguagem do indexador e dos usuários que
realizam a busca. Todavia, para esse fim é importante a aplicação
de avaliações dos vocabulários para que se tenha maior controle
da padronização dos termos e assim os objetivos sejam
alcançados de forma consistente. Sua avaliação é indispensável,
pois, como um vocabulário controlado é composto por termos e
o conhecimento está sempre em movimento, está sujeito a ficar
desatualizado.
Essas avaliações precisam ser aplicadas visando-se o
vocabulário controlado propriamente dito, buscando verificar se
os elementos de sua estrutura estão cumprindo a função de
auxiliar no momento da representação de maneira consistente; e
avaliar como está sendo o seu impacto perante a recuperação da
informação. Em vista disso, ao longo dos anos, mesmo que em
pouca proporção, na literatura são apresentadas metodologias
voltadas à avaliação de vocabulários controlados, podendo ser
citados os estudos de Lancaster (2002), a Norma ANSI/NISO
Z39.19 (2005), Souza e Campos (2007), Gil Leiva (2008) e Alves
210
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
(2021). Tomando-se como base estes estudos, foram elencados os
procedimentos metodológicos, descritos a seguir.
3. Procedimentos metodológicos
Os procedimentos metodológicos foram realizados em duas
etapas: (i) levantamento bibliográfico sobre a temática de pesquisa
e; (ii) exploratório-explicativa com estudo de caso, sendo
aplicados critérios avaliativos em seis repositórios institucionais
que integram em seu sistema de vocabulários controlados
estruturados, como os tesauros, em duas categorias de análise:
avaliação intrínseca, contendo critérios voltados para o
repositório propriamente dito e a avaliação extrínseca, com
critérios voltados para a análise da representação e da recuperação
da informação nesses repositórios.
Gil (2002, p. 41) salienta que a pesquisa exploratória
proporciona maior familiaridade do pesquisador com o problema,
propiciando ideias ou descobertas de intuições, sendo bastante
flexível no que tange à possibilidade de consideração de diversos
aspectos relativos ao fato estudado. Para a coleta de dados na
primeira etapa, foi delineada a técnica de levantamento
bibliográfico que tem por base os materiais já elaborados (GIL,
2008, p. 50). A revisão de literatura foi realizada a partir do
corpus informacional advindo do levantamento bibliográfico em
fontes bibliográficas nacionais e internacionais. Esse
levantamento se deu a partir de livros, artigos, trabalhos
apresentados em eventos de Ciência da Informação, teses e
211
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
dissertações em repositórios institucionais, bases de dados,
periódicos e Internet.
A segunda etapa, exploratório-explicativa com estudo de
caso, continuou a investigar o tema de pesquisa buscando
identificar fatores que contribuam para a ocorrência de
fenômenos. Na presente pesquisa, o controle de vocabulário em
repositórios institucionais é considerado o fenômeno com o qual
a pesquisa explicativa aprofunda o conhecimento da realidade
(GIL, 2002, p. 42). O estudo de caso é caracterizado pelo estudo
de um ou de poucos objetos, de maneira a permitir o seu
conhecimento amplo e detalhado (GIL, 2008, p. 57-58). 
A seleção dos repositórios institucionais que utilizam
vocabulários controlados para a sua representação e recuperação
da informação pautou-se em investigação de Fujita e Tolare
(2019) voltada para a identificação de repositórios institucionais
que empregam vocabulários controlados em seus sistemas e dos
tipos e das principais características dos vocabulários controlados
utilizados. Para o levantamento dos repositórios institucionais, as
autoras realizaram pesquisa eletrônica na lista do Instituto
Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT)
composta com um total de 107 repositórios. Após o
levantamento desses 107 repositórios, as autoras realizaram
análise documental de cada um deles e a partir disso “foram
selecionados 86 em função de haver 13 repositórios com websites
indisponíveis, 7 bibliotecas digitais diferentes de repositórios e
212
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
um diretório de repositórios não selecionados” (FUJITA;
TOLARE, 2019, p. 113).
Posteriormente à localização dos diferentes repositórios, as
referidas autoras passaram para o processo de verificar a
disponibilização de vocabulário controlado nesses repositórios.
Os vocabulários controlados foram empregados à representação
e recuperação a partir dos seguintes tipos: tesauros em 6
repositórios; listas de termos em ordem alfabética (utilizados em
70 repositórios); listas de áreas do conhecimento ou listas
classificadas utilizadas por 8; e taxonomias utilizadas por 7
repositórios. Para a presente pesquisa, utilizou-se do resultado
dos 6 repositórios institucionais que utilizam 5 diferentes
tesauros: DeCS, Thesagro, NAL Thesaurus, VocaUSP e Tesauro
do Senado Federal. No que compete aos repositórios
institucionais utilizados como universo de pesquisa, cada
repositório é referenciado pela letra “R” e um número, da
seguinte maneira: R1: DeCS; R2: Thesagro e NAL Thesaurus; R3:
VocaUSP; R4: Tesauro do Senado Federal; R5: Tesauro do
Senado Federal; R6: Thesagro e NAL Thesaurus.
Para que fosse realizada a aplicação da metodologia de
avaliação de controle de vocabulário em repositórios
institucionais, foram separadas duas categorias de análise
contendo critérios avaliativos, cada uma delas, para que fossem
aplicados nos repositórios institucionais selecionados. 
Gil Leiva (2008, p. 213) aponta duas metodologias de
avaliação: uma tomando como objeto de análise o próprio
213
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
vocabulário controlado, chamada de avaliação intrínseca, e a outra
que estuda o papel do vocabulário controlado na representação e
recuperação de informações, denominada de avaliação extrínseca.
A partir dessas duas metodologias propostas pelo referido autor,
foram criadas as duas categorias de análise e critérios avaliativos
que vão compor essas categorias, tendo como embasamento os
pontos de metodologias apresentadas na literatura. Cabe ressaltar
que os critérios foram adaptados para serem aplicados nos
repositórios institucionais. 
3.1 Categoria de análise com enfoque na avaliação 
intrínseca 
Considerando-se que a avaliação intrínseca estuda o interior
de algo, essa categoria trará critérios de avaliação voltados para o
repositório institucional propriamente dito. Nesta categoria,
foram delineados os seguintes critérios avaliativos: 
a) Disponibilidade de link para o vocabulário controlado:
corresponde ao fornecimento pelo repositório
institucional, em sua interface, de um link que direcione o
usuário prontamente para o vocabulário controlado
(ALVES, 2021). 
b) Vocabulário correspondente ao domínio: se o vocabulário
controlado empregado confere ao domínio contemplado
pelo repositório institucional (ALVES, 2021). 
c) Autoarquivamento: Disponibilização do
autoarquivamento. Em caso positivo, analisar se é
utilizada a linguagem natural ou se há o direcionamento
214
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
para o vocabulário controlado para realizar a escolha de
termos advindos da linguagem padronizada
correspondente ao recurso informacional. Explorar no
repositório institucionalse está disponível algum manual
de autoarquivamento (ALVES, 2021). 
3.2 Categoria de análise com enfoque na avaliação 
extrínseca 
A avaliação extrínseca volta-se para o impacto do
vocabulário controlado nos sistemas de informação que utilizam
a linguagem padronizada para realizar o processo de indexação e
auxiliar na recuperação. Os critérios avaliativos serão pautados
exclusivamente à recuperação da informação nos repositórios
institucionais:
a) Controle terminológico: voltado para a análise de
imprecisões advindas de ambiguidade, sinonímia,
polissemia e homonímia na recuperação dos recursos
informacionais. 
b) Forma dos termos: corresponde à forma com que os
termos foram apresentados na recuperação. Se aparecem
em plural ou singular, se apresenta entrada direta ou
inversa, o idioma adotado, se os termos são simples ou
compostos e se são adotadas abreviaturas (SOUZA;
CAMPOS, 2007). 
c) Grau de especificidade: análise do nível de especificidade
terminológica no momento da recuperação dos recursos
informacionais, isto é, verificar se a especificidade da
215
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
recuperação está de acordo com os usuários potenciais
(GIL LEIVA, 2008).
4. Resultados e discussões
Os resultados e discussão foram pautados nas categorias de
análise avaliação intrínseca (que contem critérios voltados para o
repositório propriamente dito) e avaliação extrínseca (cujos
critérios foram voltados para a análise da representação e da
recuperação da informação) nos repositórios institucionais,
conforme apresentados nos procedimentos metodológicos,
obtendo-se os seguintes resultados:
4.1 Avaliação intrínseca
a) Disponibilidade de link para o vocabulário controlado
Nesse critério a busca pelo resultado foi feita por toda a
interface do repositório institucional. Dos seis repositórios
analisados, apenas o R1 fornece acesso direto ao vocabulário
utilizado. Foi possível destacar a falta do direcionamento ao
vocabulário controlado integrado ao sistema para conhecimento
dos usuários e também para uma possível pesquisa por algum
pesquisador interessado, sem necessidade de contato com os
gestores.
b) Vocabulário correspondente ao domínio
Os resultados do segundo critério demonstraram ampla
integração de vocabulários controlados correspondentes ao
domínio que o repositório institucional é pautado. Esse resultado
216
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
é relevante, pois quanto mais especializado o vocabulário
controlado for em relação ao domínio de especialidade, maior
será a precisão no momento da representação e recuperação por
assuntos dos recursos informacionais que compõem a coleção. 
c) Autoarquivamento
Em relação ao autoarquivamento da produção acadêmica
pelos autores, o resultado foi parecido com o resultado do
primeiro critério, pois apenas o R1 possibilita aos autores
realizarem o autoarquivamento de seus próprios materiais. Porém,
para que seja realizado o autoarquivamento, é necessária
autorização. Não foi possível o acesso o manual que instrui sobre
o preenchimento dos dados, não podendo ser constatada se a
representação dos recursos informacionais é realizada via
linguagem natural ou se os autores são direcionados para o
vocabulário controlado integrado ao repositório institucional. 
4.2 Avaliação extrínseca
a) Controle terminológico
Referente ao controle terminológico, verificou-se o correto
controle de quatro repositórios, sendo eles: R2, R3, R4 e R6. Os
outros dois repositórios apresentaram variações terminológicas
em relação ao termo de busca. O R1 teve “hipertensão” como o
termo escolhido e obteve quatro resultados por “hipertensão” e
seis por “hipertensos”. Já no R5, o termo escolhido foi
“psicoterapia” e no momento da busca houve a recuperação de 7
recursos informacionais pelo termo escolhido, 2 recursos
217
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
informacionais não tinham nenhuma relação com o termo e um
estava descrito como “psicologia” e “psicólogos”. 
b) Forma dos termos 
Quanto à forma como os termos são apresentados, foi
verificado se o idioma do termo de busca apresentava
singularidade ou pluralidade, se os recursos informacionais eram
recuperados sozinhos ou se apresentavam alguma composição ou
abreviações do termo. No que tange à recuperação com o idioma
proposto, todos recuperaram recursos informacionais em
português sem necessidade de busca avançada. Os repositórios
R1 e R3 apresentaram singularidade e pluralidade. Os demais
apenas recuperaram materiais na singularidade do termo. Em
relação à composição do termo escolhido com outros termos, o
R1 só apresentou composição ao termo quando o mesmo estava
no singular e os demais apresentaram composição
independentemente de singular ou plural e nenhum dos
repositórios institucionais apresentaram abreviações na
recuperação do termo. 
c) Grau de especificidade
Quanto à verificação se recursos informacionais recuperados
abrangiam a especificidade em relação aos usuários potenciais do
sistema de recuperação, todos os repositórios institucionais
atenderam ao grau de especificidade na recuperação dos recursos
informacionais.
218
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
De forma geral, com a aplicação dos critérios avaliativos nos
repositórios institucionais, observou-se que o repositório
classificado como R1 apresenta melhor representação e
recuperação da informação, mesmo que todos os outros tenham
apresentado resultados muito semelhantes. 
5. Considerações finais
Os vocabulários controlados são uma linguagem em
construção com estrutura relacional, que tem como função
recuperar recursos informacionais e controlar a linguagem
natural. Além de serem úteis para o momento da recuperação por
assuntos, os vocabulários controlados são utilizados para a
realização da representação do recurso informacional por meio
do processo de indexação para melhorar a comunicação entre
sistema e usuário. Controlando essa comunicação, será possível
um maior nível de precisão na recuperação, diminuindo ruídos na
recuperação dos recursos informacionais. 
Para que se tenha consistência na representação e na
recuperação por assuntos dos recursos informacionais são
indispensáveis a atualização e a avaliação do vocabulário
controlado, tendo em vista que é um instrumento dinâmico e que
precisa estar em consonância com o conhecimento científico que
vem se modificando e se atualizando constantemente. Neste
contexto, é necessária a avaliação e atualizações constantes do
vocabulário controlado, por meio de uma metodologia de
avaliação de controle de vocabulário nos repositórios
219
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
institucionais para que a representação e a recuperação dos
recursos informacionais sejam consistentes. 
A aplicação de critérios avaliativos nos repositórios
institucionais analisados corrobora a importância da utilização de
um vocabulário controlado na representação dos recursos
informacionais para melhorar a precisão na recuperação por
assuntos no momento da busca pelos usuários e da integração ao
repositório institucional de um vocabulário controlado que
integre termos de seu domínio. Quanto mais especializado o
vocabulário controlado, maior a precisão na representação e
recuperação por assuntos dos recursos informacionais.
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222
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Análise focada no padrão MTD3-BR sob a luz dos 
Princípios FAIR
Keli Rodrigues do Amaral Benina
1. Introdução
“O movimento de Acesso Aberto tem como principal
objetivo fomentar a leitura e obtenção de conhecimento para
todos. Além disso, busca estimular o diálogo entre cientistas de
maneira mais rápida e eficaz, uma vez que todos terão acesso
àquela publicação” (PERIODICOS DE MINAS, 2021). Para isso
o movimento de Acesso Aberto à informação científica criou
duas estratégias: a Via Verde (autoarquivamento em repositórios
eletrônicos, repositórios institucionais) e a Via Dourada
(periódicos científicos de acesso livre).
Nessa mesma linha de movimento de Acesso Aberto, a
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações (BDTD), do Instituto
Brasileiro de Informação em Ciência, Tecnologia e Inovação
(IBICT), foi o primeiro sistema a utilizar os conceitos de
Arquivos Abertos.
A BDTD/IBICT tem como objetivo de “integra e
dissemina, em um só portal de busca, os textos completos das
teses e dissertações defendidas nas instituições brasileiras de
ensino e pesquisa” (BDTD, 2021).
a Especialista Informação, Conhecimentos e Sociedade pela Universidade Estadual
de Londrina – UEL. E-mail: keliamaral@hotmail.com. ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-2564-2531.
223
https://orcid.org/0000-0002-2564-2531
mailto:keliamaral@hotmail.com
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
No processo de criação da BDTD/IBICT vislumbrou-se a
criação de um padrão de metadados que é fundamental para que
se garanta a interoperabilidade entre os sistemas de informação, o
Padrão Brasileiro de Metadados para Teses e Dissertações (MTD-
BR).
Os padrões de metadados apresentam-se como importante
ferramenta na organização dos dados em contextos específicos,
conforme defendem Nogueira, Vaz e Souza (2010), a utilização
de metadados para descrição de objetos contribui para minimizar
as dificuldades inerentes às atividades de localização, descoberta,
documentação, seleção e recuperação de informação.
Ainda dentro do movimento de Acesso Aberto, vem de
encontro os Princípios FAIR, conjuntos preciso e mensurável de
qualidades que uma boa publicação de dados deve apresenta.
Com a adoção dos Princípios FAIR nos dados, metadados e
infraestruturas traz os benefícios como:
• Ajudar os colegas e o próprio futuro a compreender o
projeto de pesquisa e os dados;
• Facilitar o compartilhamento de dados e colaborações;
• Aumentar a visibilidade da pesquisa e pode levar a mais
citações; 
• Melhorar a transparência, confiabilidade e
reprodutibilidade da pesquisa;
• Prevenir a perda de dados; 
• Maximizar o potencial dos ativos de dados; e
• Maximizar o impacto da pesquisa.
224
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
O foco principal da recomendação para os Princípios FAIR é
para ambientes de gestão de dados de pesquisa, contudo,
considerando que o FAIR se aplica a dados, metadados e
infraestruturas, pode-se recomendadas essas boas práticas nas
Bibliotecas Digitais de Teses e Dissertações e nos Repositórios
Institucionais, que envolvem dados, metadados e infraestruturas.
Moraes e Oliveira (2010) apresentam a Biblioteca Digital
Brasileira de Teses e Dissertações como uma das principais fontes
de consulta para teses e dissertações brasileiras. Nesse sentido
surgiu a seguinte questão, a Biblioteca Digital de Teses e
Dissertações (BDTD/IBICT), tem adotado os Princípios FAIR
no MTD3-BR? O presente artigo teve como objetivo principal
analisar quais metadados do MTD3-BR, já estão adequados nos
Princípios FAIR.
2. Metadados e Padrões de Metadados
Os metadados são essenciais para a gestão e a recuperação da
informação, por serem elementos usados para identificar,
descrever e representar o conteúdo de um recurso informacional,
além de descrever a localização do recurso e viabilizar sua busca,
acesso e recuperação na Web. 
Os autores Souza, Vendrúsculo e Melo (2000, p. 93) definem
metadados como “[…] dado sobre dado. É a catalogação do dado
ou descrição do recurso eletrônico”. Da mesma forma, Takahashi
(2000, p. 172) conceitua metadados como: “[…] dados a respeito
de outros dados, ou seja, qualquer dado usado para auxiliar na
identificação, descrição e localização de informações. Trata-se, em
225
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
outras palavras, de dados estruturados que descrevem as
características de um recurso de informação”. Neste sentido,
metadado refere-se a uma estrutura descritiva da informação
sobre outro dado.
Em outras palavras, metadados é um “Conjunto de
elementos que descrevem as informações contidas em um
recurso, com o objetivo de possibilitar sua busca e recuperação”
(GRÁCIO, 2002, p. 23).
“A padronização dos metadados facilita o acesso e a
recuperação da informação, assegurando aos usuários a fácil
movimentação de dados entre diferentes sistemas e plataformas
computacionais” (ALVES e CAFÉ, 2010, p. 185).Alves (2005, p. 115) esclarece que:
[…] formatos de metadados, também chamados de
padrões de metadados, são estruturas padronizadas para
a representação do conteúdo informacional que será
representado pelo conjunto de dados-atributos
(metadados). Em outras palavras, os formatos ou
padrões de metadados podem ser considerados como
formas de representação de um item documentário
(ALVES, 2005, p.115).
“A implantação da Biblioteca Digital Brasileira de Teses e
Dissertações (BDTD), que teve as primeiras discussões sobre sua
criação a partir de 2001 e seu lançamento oficial em dezembro de
2002, se deu em nível nacional, através do IBICT, com base no
Open Archives” (MORAES; OLIVEIRA, 2010, p. 74). 
226
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
No processo de criação da BDTD, o IBICT elaborou e
implantou o Padrão Brasileiro de Metadados para Teses e
Dissertações (MTD-BR). Desde sua criação, o MTD-BR teve três
versões, sendo que a primeira versão lançada em 2002 continha
71 metadados, sendo 38 obrigatórios e 33 opcionais. A segunda
versão (MTD2-BR) foi desenvolvida em 2005 e possui oitenta
metadados sendo 31 obrigatórios e 49 opcionais. A terceira
versão (MTD3-BR) lançada em 2014 tem, portanto, ao todo 38
metadados, sendo 18 metadados obrigatórios e 20 metadados
opcionais. A nova proposta do Padrão Brasileiro de Metadados
da BDTD foi desenvolvido com base no esquema de metadados
do Dublin Core com adaptações para a realidade brasileira. 
3. Princípios FAIR
Os princípios FAIR vêm com o movimento atual em direção
a e-Science e Ciência Aberta, envolvendo principalmente a
necessidade do gerenciamento de dados de pesquisa. O FAIR é
um conjunto de princípios orientadores para o bom
gerenciamento de dados, com o objetivo de tornar os dados de
pesquisa Encontráveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis
(Quadro 1) (WILKINSON et. al, 2016).
Os princípios se referem a três tipos de entidades: (i) Dados
(ou qualquer objeto digital produzido em pesquisa: dados de
pesquisa no sentido mais estrito, código, software, apresentações,
etc.); (ii) Metadados (informações sobre esse objeto digital); e (iii)
Infraestrutura. 
227
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Quadro 1 – Diretrizes dos princípios FAIR
Princípio Especificações
Encontrável
(findable)
F.1 (meta) dados devem ter identificadores globais, únicos e
persistentes.
F.2 dados devem ser descritos utilizando metadados ricos
(impacta diretamente R1).
F.3 metadados devem incluir clara e explicitamente os
identificadores dos dados que descrevem.
F.4 (meta) dados devem ser registrados ou indexados em
mecanismos de busca
Acessível (acessible)
A.1 (Meta) dados devem ser recuperáveis pelos seus
identificadores usando protocolo de comunicação
padronizado.
A.1.1 O protocolo deve ser aberto, gratuito e universalmente
implementável.
A.1.2 O protocolo deve permitir procedimentos de
autenticação e autorização, quando necessário.
A.2 Metadados devem ser acessíveis, mesmo quando os dados
não estiverem mais disponíveis.
Interoperáveis
(interoperable)
I.1 (Meta) dados devem ser representados por meio de uma
linguagem formal, acessível, compartilhada e amplamente
aplicável para a representação do conhecimento.
I.2 (Meta) dados devem usar vocabulários de acordo com os
princípios FAIR.
I.3 (Meta) dados devem incluir referências qualificadas para
outros (Meta) dados.
Reusáveis (reusable)
R.1 (Meta) dados são descritos com uma pluralidade de
atributos precisos e relevantes.
R.1.1 (Meta) dados devem ser disponibilizados com licenças de
uso claras e acessíveis.
R.1.2 (Meta) dados devem estar associados à sua proveniência.
R.1.3 (Meta) dados devem estar alinhados com padrões
relevantes do seu domínio.
Fonte: Go FAIR apud Wilkinson et al. (2016, tradução nossa).
Os Princípios não são necessariamente sobre dados abertos.
É possível trabalhar de forma FAIR com dados que não se
228
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
destinam à disponibilidade pública. Também não são regras ou
normas. A adoção dos Princípios FAIR será frequentemente uma
adaptação gradual das rotinas de trabalho, mas também pode ser
um enorme salto, onde um tipo de infraestrutura é substituído
por outro. Caberá às diferentes áreas de pesquisa e comunidades
de pesquisa fazer com que os Princípios do FAIR funcionem em
seus respectivos contextos.
Além disso, a modularidade dos Princípios e sua distinção
entre dados e metadados suportam explicitamente uma ampla
gama de circunstâncias especiais. Um exemplo envolve a
publicação de objetos de pesquisa sem dados. Fluxos de trabalho
analíticos, por exemplo, são um componente crítico do
ecossistema acadêmico e sua publicação formal é necessária para
alcançar transparência e reprodutibilidade científica. Os
Princípios FAIR podem igualmente ser aplicados a esses ativos
não relacionados a dados, que precisam ser identificados,
descritos, descobertos e reutilizados da mesma maneira que os
dados (WILKINSON et al, 2016, tradução nossa)
Quando implementado, será uma gestão e administração
mais rigorosas desses valiosos recursos digitais, para o benefício
de toda a comunidade acadêmica.
4. Procedimentos metodológicos
A pesquisa se define como exploratória e descritiva, a fim de
realizar estudos sobre o Padrão Brasileiro de Metadados para
Teses e Dissertações e os Princípios FAIR.
229
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Gil (2008) cita algumas fontes de interesse para a realização
de pesquisas científicas, como publicações em obras de
referência, teses e dissertações, periódicos científicos e anais de
encontros. Para exploração dessas fontes, o presente estudo
utilizou-se as seguintes bases de dados eletrônicas: Brapci,
Repositório Institucional UNESP, Biblioteca Digital Brasileira de
Teses e Dissertações (BDTD), Periódicos Capes e Scielo.
5. Resultados e discussões
Segundo GO FAIR (2021), os Princípios FAIR podem ser
aplicados nos metadados, dados e infraestrutura de suporte, a
“maioria dos requisitos de encontrável e acessível podem ser
alcançados no nível de metadados. Mas a interoperabilidade e a
reutilização exigem mais esforços no nível dos dados”. Então, o
presente artigo focou analisar apenas os requisitos dos Princípios
FAIR ‘Encontrável’ e ‘Acessível’.
O Quadro 2 mostra todos o Padrão MTD3-BR e seus
respectivos atributos, foi realizada a análise de cada metadado,
destacando os quais estão adequados nos Princípios FAIR dos
requisitos Encontráveis e Acessíveis.
Quadro 2 – Padrão Brasileiro de Metadados da Biblioteca Digital 
Brasileira de Teses e Dissertações (MTD3-BR) e Princípios FAIR
Metadado Valor Princípios FAIR
dc.creator Autor F.2. Metadado
enriquecido
dc.creator.ID ID do autor
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
230
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Metadado Valor Princípios FAIR
dc.creator.Lattes Currículo Lattes do autor F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.advisor1 Orientador1 F.2. Metadado
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dc.contributor.advisor1ID ID do orientador1
F.2. Metadado
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F.3. ID em metadados
dc.contributor.advisor1Lat
tes ID Lattes do orientador1
F.2. Metadado
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F.3. ID em metadados.
dc.contributor.advisor2 Orientador2 F.2. Metadado
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dc.contributor.advisor2ID ID do orientador2
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.advisor2Lat
tes ID Lattes do orientador2
F.2 Metadado
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F.3. ID em metadados.
dc.contributor.advisor-co1 Co-orientador1 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.advisor-
co1ID ID do co-orientador1
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.advisor-co1Lattes
ID Lattes do co-
orientador1
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
dc.contributor.advisor-co2 Co-orientador2 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.advisor-
co2ID ID do co-orientador2
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.advisor-
co2Lattes
ID Lattes do co-
orientador2
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
231
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Metadado Valor Princípios FAIR
dc.contributor.referee1 Membro da banca1 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.referee1ID ID do membro da banca1
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.referee1Latt
es
Lattes do membro da
banca1
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
dc.contributor.referee2 Membro da banca2 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.referee2ID ID do membro da banca2
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.referee2Latt
es
Lattes do membro da
banca2
F.2 Metadado
enriquecido
F.3 ID em metadados.
dc.contributor.referee3 Membro da banca3 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.referee3ID ID do membro da banca3
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.referee3Latt
es
Lattes do membro da
banca3
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
dc.contributor.referee4 Membro da banca4 F.2. Metadado
enriquecido
dc.contributor.referee4ID ID do membro da banca4
F.2. Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.referee4Latt
es
Lattes do membro da
banca4
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
dc.contributor.referee5 Membro da banca5 F.2. Metadado
enriquecido
232
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Metadado Valor Princípios FAIR
dc.contributor.referee5ID ID do membro da banca5
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados
dc.contributor.referee5Latt
es
Lattes do membro da
banca5
F.2 Metadado
enriquecido
F.3. ID em metadados.
dc.identifier.doi Identificador permanente
– DOI
F.1 Identificador
permanente
F.2 Metadado
enriquecido
A.1.Protocolo
padronizados de
comunicação.
A.1.1 Protolocolo
abertos e gratuitos.
dc.description.resumo Resumo F.2 Metadado
enriquecido
dc.description.abstract Abstract F.2 Metadado
enriquecido
dc.publisher Nome da instituição por
extenso N/A
dc.publisher.country País da instituição N/A
dc.publisher.department
Nome da faculdade,
instituto ou departamento
por extenso
N/A
dc.publisher.program
Nome do Programa de
Pós-Graduação por
extenso
N/A
dc.publisher.initials Sigla da instituição N/A
dc.identifier.uri Identificador persistente F.1 Identificador
permanente
F.2 Metadado
enriquecido
A.1.Protocolo
233
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Metadado Valor Princípios FAIR
padronizados de
comunicação.
A.1.1 Protolocolo
abertos e gratuitos.
dc.subject
Palavras-chave que
descrevem o assunto do
documento
F.2 Metadado
enriquecido
dc.subject.cnpq
Área(s) do conhecimento
do documento (Tabela
CNPq)
N/A
dc.thumbnail.url URL Arquivo (imagem)
F.2 Metadados
enriquecidos
A.1.Protocolo
padronizados de
comunicação.
A.1.1 Protolocolo
abertos e gratuitos.
dc.description.sponsorship Agência de fomento N/A
dc.type Tipo do documento: tese
ou dissertação
N/A
dc.title
O título e subtítulo da tese
ou dissertação na língua
do documento
F.2 Metadado
enriquecido
dc.title.alternative
Título alternativo do
documento e/ou
traduzido em outro idioma
F.2 Metadado
enriquecido
dc.rights Direitos de acesso ao
documento
A.1.2 Autentificação
A.2. Metadados sempre
disponíveis.
dc.date.issued Data de defesa N/A
dc.date.available Data de embargo N/A
dc.language Idioma N/A
dc.relation.references Referências citadas na tese
ou dissertação
F.2 Metadado
enriquecido
234
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Metadado Valor Princípios FAIR
dc.identifier.citation Citação do documento F.2 Metadado
enriquecido
dc.format Formato do documento
dc.relation
Relação, quando for o
caso, com outros materiais
produzidos para a
elaboração da
tese/dissertação ou
comentários do próprio
autor sobre a
tese/dissertação
N/A
Fonte: Autora adaptado de BDTD.
A partir da análise de todos os elementos do padrão MTD3-
BR e seus respectivos atributos apuraram-se os requisitos
Encontrável (F.1): Identificador único persistente tanto para o
conjunto de dados quanto para os metadados, no padrão MTD3-
BR é possível inserir o identificador persistente para o conjunto
de dados, como também para alguns metadados, como exemplo:
Identificador permanente – DOI, ID Lattes do autor, orientador,
co-orientador e dos membros da banca e outros. 
Já para os requisitos Encontrável (F.2): Os metadados ricos
(metadados completos), tornando metadados de qualidade e
simétricos, o padrão MTD3-BR traz vários campos que podem
enriquecer o conjunto de dados, mas alguns metadados não
alcança a sua completude. Os requisitos Encontrável (F.3): ID em
metadados, alguns campos permitem que insira o identificador
persistente da descrição dos metadados, como exemplo já citado
no F.1.
235
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Os requisitos Encontrável (F.4): Meta (dados) registrados ou
indexados em mecanismos de busca, aqui fala sobre o
componente da infraestrutura, no caso da MTD3-BR, são as
Bibliotecas Digitais de Teses e Dissertações e os Repositórios
Instrucionais.
Analisando os requisitos Acessível (A.1): Protocolo
padronizados de comunicação, esse requisito se concentra como
os dados e metadados poderão ser recuperados por seus
identificadores permanentes. Mostrando a sua importância para
configurar todo o ambiente e o serviço de dados FAIR, esse
requisito tem ligação com o requisito F.1. Os requisitos Acessível
(A.1.1) é uma continuidade do (A.1): Protocolo abertos e
gratuitos, no caso da Biblioteca Digital de Teses e Dissertações, o
acesso sem custo e aberto, qualquer pessoa com um computador
e uma conexão com a Internet pode acessar pelo menos os
metadados. Os requisitos Acessível (A.1.2) também é uma
continuidade do requisito (A.1): Autenticação, quando necessário,
muitos casos podem haver restrições de acesso aos dados e/ou
metadados um mecanismo de autenticação e autorização para o
acesso deve ser liberado pelo protocolo de comunicação. 
E finalizando, os requisitos Acessível o (A.2): Metadados
sempre disponíveis, mesmo quando os dados não tiverem mais
disponíveis ou nunca estiveram disponíveis. Esse requisito está
relacionado com o requisito F.4, o componente da infraestrutura
e o direito de acesso.
236
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
6. Considerações finais
A análise do padrão MTD3-BR, permitiu observar que a
existência de vários metadados que já estão adequados aos
Princípios FAIR, favorecendo o Acesso Aberto, a recuperação da
informação e o compartilhamento da informação.
Também foi observado que a maioria dos metadados
descritivos no padrão MTD3-BR estão nos requisitos
Encontráveis (F.2) que tem uma importante ligação com os
requisitos Reusáveis (R.1), portanto, quanto mais rico e completo
forem as informações fornecidas nos metadados, mais fácil ficará
do dado ser encontrado e aumentar a reutilização e a citação.
Percebeu-se que alguns casos os requisitos dos Princípios
FAIR são bastantes repetitivos, assim reforçando alguns itens
importante para a construção do ambiente e serviço de dados
FAIR.
O presente trabalho analisou apenas os requisitos
Encontrável e Acessível, porém ainda faltam mais estudos
aprofundado para aprimorar mais metadados que atendem as
boas práticas de gestão de dados nas Bibliotecas Digitais de Teses
e Dissertações e RepositóriosInstitucionais.
Referências
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https://www.periodicosdeminas.ufmg.br/entenda-o-que-e-acesso-aberto/
https://www.periodicosdeminas.ufmg.br/entenda-o-que-e-acesso-aberto/
http://ri.uepg.br/riuepg/bitstream/handle/123456789/636/ARTIGO_Padr%C3%A3oMetadados.pdf?sequence=1
http://ri.uepg.br/riuepg/bitstream/handle/123456789/636/ARTIGO_Padr%C3%A3oMetadados.pdf?sequence=1
https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/1990
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Uma discussão sobre o Capitalismo de Vigilância 
Informacional no contexto da Ciência da 
Informação
Wilson Roberto Veronez Júniora e Bianca Savegnago de Mirab
1. Introdução
A partir do momento em que instituições do setor de
tecnologia como a Cambridge Analytica passaram a expor e vazar
dados pessoais de seus clientes, e, simultaneamente, personagens
notórios da grande mídia como o australiano Julian Assange, da
organização transnacional WikiLeaks, e o estadunidense Edward
Snowden, ex-analista da National Security Agency ou Agência de
Segurança Nacional (NSA), apresentaram provas documentais,
fidedignas e contundentes de que o governo dos Estados Unidos
(EUA) e de outros países estavam realizando práticas de
espionagem na vida privada de seus cidadãos cresce a urgência de
uma discussão aberta e aprofundada sobre o uso e a segurança de
dados privados. Meireles (2021), lembra que essa vigilância já
estava sendo colocada em prática, e que os eventos ocorridos em
11 de setembro de 2001, em Nova York, representam um dos
a Doutorando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: wilson.veronez@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-
0003-2939-1917. 
b Doutoranda em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista –
UNESP. E-mail: bianca.mira@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-
7913-4084. 
240
https://orcid.org/0000-0001-7913-4084
https://orcid.org/0000-0001-7913-4084
mailto:bianca.mira@unesp.br
https://orcid.org/0000-0003-2939-1917
https://orcid.org/0000-0003-2939-1917
mailto:wilson.veronez@unesp.br
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
fatores preponderantes que iniciaram investigações dessa
natureza. 
No cenário atual, temas como Fake News, Pós-Verdade, Big
Data, Ciência de Dados e Inteligência Artificial têm sido
debatidos no âmbito da Ciência da Informação e se tornaram
assuntos imprescindíveis para os profissionais da informação que
atuam na comunidade científica, em instituições ou em
organizações não governamentais, assim como para governos e
gestores públicos e privados.
O presente artigo busca analisar a noção de Capitalismo de
Vigilância no escopo da Ciência da Informação e, a partir dessa
relação dialógica, analisar a manipulação de dados de usuários
fornecidos em sistemas manuais ou automatizados, seja por
intermédio de formulários, fichas cadastrais, sites de lojas, sites de
hospedagens, departamentos, e-commerce, redes sociais, entre
outros dispositivos essenciais para a captação e,
consequentemente, a mineração, manipulação, tratamento,
organização e disseminação desses dados em multiplataformas
digitais.
Koerner (2021), lembra que o Capitalismo de Vigilância está
sedimentado sob três fatores: a) a teoria behaviorista de Frederic
Skinner; b) a distopia de George Orwell, um dos principais
expoentes da ideia de Vigilância de Estado; c) e o
desenvolvimento da plataforma de busca Google. Para Zuboff
(2019), a última tornou-se a maior e mais bem-sucedida empresa
de Big Data por ter o site mais visitado e, portanto, possuir a
241
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
maior quantidade de data exhaust. O Google, de acordo com
Arruda (2019), registra quais buscas são realizadas por cada
usuário, quais sites são clicados, qual ordem os links clicados
estavam na tela, etc. Coletados aos milhões ou bilhões para
posterior processamento, esse conjunto de informações poderá
revelar, através do reconhecimento de padrões, formas de
melhorar a resposta do sistema às demandas dos usuários.
Segundo Arruda (2019) e Zuboff (2019), os sistemas
algorítmicos contemporâneos de uso de massa (redes sociais,
buscadores, sistemas de recomendação como Amazon e Netflix)
capturam dados sobre as atividades e ações realizadas pelos
usuários e essa captura serve a dois propósitos – identificação dos
modos de uso do sistema, a fim de identificar formas de melhorá-
lo; identificação dos modos de uso do sistema, a fim de identificar
formas de influenciar o comportamento dos usuários.
Ademais, sabe-se que os dados coletados são utilizados para
previsão de comportamento de usuários e organização de feeds de
notícias e páginas de resultado de busca, dentre outros serviços
que efetivamentedirecionam as atenções para determinados
conteúdos enquanto ocultam outros (ARRUDA, 2019).
Com base nos elementos supracitados, o trabalho procura
responder às seguintes questões teóricas: Em que medida o
Capitalismo de Vigilância pode ser analisado no âmbito da
Ciência da Informação? Podemos falar sobre um conceito de
Capitalismo de Vigilância Informacional?
242
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Para respondermos a essas questões, o objetivo geral deste
trabalho é analisar o conceito de Capitalismo de Vigilância
Informacional e propor uma relação dialógica com a Ciência da
Informação.
No que tange aos objetivos específicos, esta pesquisa visa: (i)
examinar e analisar de forma aprofundada o conceito de
Capitalismo de Vigilância; e (ii) propor uma discussão sobre a
ideia de Capitalismo de Vigilância Informacional no contexto da
Ciência da Informação.
2. Capitalismo de Vigilância
A fim de contextualizar alguns conceitos que não são
comumente utilizados e analisados no campo Ciência da
Informação, antes de adentrarmos no conceito de Capitalismo de
Vigilância propriamente dito, é salutar apresentarmos a definição
de Capitalismo Informacional. 
Logo, para tratarmos de um conceito de Capitalismo de
Vigilância Informacional e que tem amplo espaço no campo da
Ciência da Informação, é preciso retomarmos alguns aspectos
conceituais e epistemológicos sobre o objeto de estudo do
campo, ou seja, a informação, sendo esse fenômeno
compreendido do ponto de vista mentalista, material e
organizacional. Nessa perspectiva, Rendón Rojas (2012), lembra
que o objeto de estudo da Ciência da Informação é complexo,
visto que a informação é o encontro da mensagem com o seu
receptor, possibilitando que haja a produção, interação e a
socialização do conhecimento.
243
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Outro fator elementar que corrobora com a proposição da
ideia de Capitalismo de Vigilância Informacional é a
interdisciplinaridade, elemento nuclear no campo da Ciência da
Informação, sobretudo em convergência com aspectos
relacionados à tecnologia de informação e comunicação. A
interdisciplinaridade, conforme descrita por Borko (1968) e
Saracevic (1992, 1995, 1996), é o ponto de intersecção e que em
um primeiro momento possibilita a relação dialógica em relação
ao conceito citado no início deste parágrafo.
É por volta do último quarto do século XX que observa-se o
surgimento de uma nova economia mundial, Castells (1997) a
define como Capitalismo Informacional e Global e credita esse
acontecimento à revolução da tecnologia da informação que
propiciou a base material fundamental para que essa nova
economia se desenvolvesse. A faceta informacional está
relacionada à dependência da capacidade de gerar, processar e
aplicar efetivamente informações que se baseiam no
conhecimento.
Assim como o capitalismo informacional, o capitalismo de
vigilância nasce como um produto de mudanças globais que
envolvem cultura, sociedade, política, economia, informação e
conhecimento. Zuboff (2019) salienta que ele se formou
gradualmente durante a última década e incorporou novas
políticas e relações sociais que ainda não haviam sido bem
delineadas ou teorizadas. Dessa forma, entender e explorar o
fenômeno desse novo desdobramento do sistema capitalista, que
244
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
se baseia nas tecnologias de informação e comunicação e
depende inerentemente à informação, é do interesse da área da
Ciência da Informação.
A definição de Capitalismo Informacional dada por Montoya
(2013) aponta que este representa a quarta fase do capitalismo e
caracteriza-se como uma sociedade que foi capaz de codificar o
saber teórico, anteriormente concentrado na mão dos
trabalhadores, de forma que as máquinas passam a ser capazes de
não só preservá-lo, mas também aplicá-lo. Essa mudança
representa uma virada no processo de apropriação do
conhecimento. Zuboff (2019) entende o capitalismo de vigilância
como uma nova forma do capitalismo informacional em que se
procura prever e modificar o comportamento humano como
meio de produzir receitas e controle de mercado. 
A ideia de Capitalismo de Vigilância foi apresentada por
Shoshana Zuboff em um artigo publicado no ano de 2015. Na
referida obra, a autora aponta que essa nova ordem econômica
utiliza experiências humanas como matéria prima para fins
comerciais, em um processo de desapropriação dos direitos
humanos básicos servindo como uma ameaça direta à
democracia. A autora ainda ressalta que o Capitalismo de
Vigilância não pode ser reduzido às máquinas e sequências
algorítmicas, pois o discurso que circula não é somente da ordem
da técnica, mas também das relações de poder que se estabelecem
nas instituições que produzem os objetos técnicos (ZUBOFF,
2015).
245
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Fornasier e Knebel (2020), ensinam que o capitalismo de
vigilância apresenta uma nova forma de exploração da vida e de
hiperexploração do trabalho: da mesma forma que a General
Motors inventou o capitalismo fordista, a Google é pioneira no
capitalismo de vigilância, todavia, seus métodos não estão mais
adstritos à competição entre empresas de tecnologia.
Segundo Poter e Souto (2019, p. 33), “o capitalismo de
vigilância é uma nova vertente econômica, onde a produção de
bens e serviços é dependente do novo modelo global de
alterações de comportamento, é a espoliação dos pilares dos
direitos humanos”.
Ferreira (2019), comenta que os dados produzidos por
usuários, são capturados, armazenados e estão à disposição dos
engenheiros da Amazon, entre outras plataformas virtuais, que
trabalham para desenvolver o voice-sniffer algorithm que pretende
interagir automaticamente às palavras gatilho como “comprar”,
“amar”, “não gostar”. A partir disso, no entendimento de
Evangelista (2017), surge uma forma nova de capitalismo de
vigilância informacional que visa prever e modificar o
comportamento humano como meio de produzir lucro e controle
de mercado”. 
Segundo Koerner (2021), o capitalismo de vigilância é uma
transformação do capitalismo da informação, que nos coloca
diante de um desafio civilizacional. As Big Techs – seguidas por
outras firmas, laboratórios e governos – usam tecnologias da
informação e comunicação para expropriar a experiência humana,
246
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
que se torna matéria-prima processada e mercantilizada como
dados comportamentais.
Para Koerner (2021), o capitalismo de vigilância viola a
privacidade e invade os domínios de existência porque essa é a
dinâmica de acumulação do seu setor dominante, o capital de
plataforma, que necessita extrair dados para os seus negócios.
De acordo com Evangelista (2017), no capitalismo de
vigilância somos monitorados por dispositivos informacionais o
tempo todo e isso permite a emergência dessa ideia de
inteligência cibernética. O monitoramento inteligente, que é um
controle informacional, garante muito mais efetividade, porque
opera de outras formas, mais diretas, se estamos ou não seguindo
um determinado comportamento, se o contrato está sendo
cumprido.
O capitalismo de vigilância e o comércio de dados pessoais
aparecem como fatores importantes num tipo de privatização
mascarada dos serviços públicos, em que os dados surgem como
moeda de troca que serve de base para o financiamento do
aluguelda infraestrutura (EVANGELISTA, 2017). Caribé (2018),
endossa que ele foi descoberto e consolidado pelo Google, e
adotado pelo Facebook, Instagram, e se baseia inclusive no uso
de mecanismos ilegítimos de extração, mercantilização e controle
de comportamento para produzir novos mercados. Para Arruda
(2019), o capitalismo de vigilância, com seu imperativo de
extração e suas economias de escala, escopo e ação, teria se
247
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
tornado uma nova lógica econômica que se espalha por todos os
segmentos da indústria, comércio e serviços.
Segundo Caribé (2019), é possível que o capitalismo de
vigilância tenha sido construído a partir de uma sucessão de
falhas, eventos e oportunidades, percebidos ou construídos em
diversas “cestas” e perspectivas, em contextos distintos, mas de
alguma forma coordenados. 
3. Relações dialógicas entre Capitalismo de Vigilância e 
Ciência da Informação
Apesar de ser mencionado em inúmeros trabalhos, nesta
proposição, o tópico Ciência da Informação será tratado de
maneira breve, ou seja, serão destacados apenas elementos que
apresentam vinculação com os estudos sobre manipulação de
dados e tecnologia, assim como a temática Capitalismo de
Vigilância. Neste caso, a ideia é realizar a intersecção desse
conceito com o campo da Ciência da Informação e verificar a
possibilidade da discussão sobre a ideia de uma ressignificação da
noção de Capitalismo de Vigilância Informacional.
Com base em autores que trabalham com o tema
Informação, como Borko (1968), Buckland (1991), Saracevic
(1996) e Barreto (1991), podemos entender que o Capitalismo de
Vigilância, por tratar-se de um conceito ainda não discutido com
maior profundidade na Ciência da Informação, se faz necessária a
análise, estudo e o desenvolvimento de uma proposta de caráter
científico para ser compartilhada junto à comunidade acadêmica,
visto que dados e informações são aspectos essenciais para as
248
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
necessidades dos usuários, independentemente das plataformas
que por eles são utilizadas. Desse modo, é importante destacar o
campo da Ciência da Informação como responsável pela
produção, análise, organização, tratamento, classificação e
disseminação de dados e informação. 
No ato de fornecimento dos dados, conforme explica
Koerner (2021), o usuário cede gratuitamente as suas
informações ao concordar com termos de uso, utilizar serviços
gratuitos ou, simplesmente, circular em espaços onde as máquinas
estão operando. Em muitos casos, por desatenção ou falta de
paciência do usuário, o próprio acaba não se atentando aos
termos e mais tarde, se depara com as consequências da extração
e manipulação de seus dados por uma determinada empresa. O
Google é um grande exemplo de como isso ocorre e as
consequências que isso gera para o consumidor, acarretando até
em processos jurídicos, visto que o uso de dados por parte da
empresa viola a privacidade de seus usuários, ainda mais se o
acesso e a manipulação dos dados for realizada sem
consentimento.
Nesse sentido, Zuboff (2015, 2019), ao tratar do assunto,
explica que esse novo tipo de vigilância informacional incorpora
um modelo de capitalismo não menos transcendental do que o
capitalismo industrial, e a luta pelo poder e controle na sociedade
não está mais associada aos dados ocultos da classe e sua relação
com a produção, porém, pelo contrário, aos dados ocultos da
modificação do comportamento projetado e automatizado.
249
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Ainda, Zuboff (2015) afirma que o capitalismo de vigilância
é a forma dominante de capitalismo, com o Google e o Facebook
se tornando a vanguarda de uma dinâmica que podemos verificar
em toda a economia. Essas corporações são, sem dúvida, muito
poderosas e têm capitalizações de mercado surpreendentes, mas
quase todos os seus recursos financeiros provêm da publicidade e
prospecção de novos clientes. Assim, esse novo tipo de captação
não tem por preocupação apenas a captação e atenção de novos
consumidores em potencial, mas também a ideia de criar uma
necessidade e fazer com que aquela determinada pessoa seja
impulsionada a consumir um produto ou se comportar de forma
com que ela possa adquirir um determinado produto.
4. Considerações finais
Com base na literatura, foram apresentados e discutidos os
principais aspectos de Capitalismo de Vigilância. Desse modo, a
presente investigação, ainda que preliminarmente, buscou
estabelecer uma relação dialógica entre Capitalismo de Vigilância
e Ciência da Informação, sendo que o primeiro conceito foi
desenvolvido no campo da Psicologia Social e propagado com
mais veemência no campo da Tecnologia de Informação e
Comunicação, com análises em instituições privadas, como o
Google, Facebook, Instagram, Twitter, Amazon Prime, Netflix,
entre outras multiplataformas digitais. Sobre o segundo conceito,
é salutar destacarmos o seu potencial interdisciplinar,
epistemológicos e científico e que busca analisar os modos de
produção, classificação, tratamento, organização e a disseminação
250
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
da informação em todas as suas dimensões, sejam elas culturais,
históricas, filosóficas, sociológicas, tecnológicas, entre outras.
Objetivando elucidar a problemática proposta para este
trabalho, sustenta-se que a ideia de Capitalismo de Vigilância
Informacional é um conceito que precisa ser melhor analisado do
ponto de vista teórico e crítico, visto que dados e informações
são elementos fundamentais e que são inerentes às práticas
humanas e sociais. Além disso, o elemento que possibilita a
intersecção dialógica entre o Capitalismo de Vigilância
Informacional e a Ciência da Informação é a informação e a
interdisciplinaridade.
Na continuidade deste trabalho, a ideia é realizar um
aprofundamento na relação entre informação,
interdisciplinaridade e tecnologia a fim de estabelecer de maneira
mais concreta as relações propostas para esta investigação.
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V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Os memes como um gênero discursivo em Serviços
de Rede Social Online
Débora Matni Fontelesa, João Batista Ernesto de Moraesb, Gilberto Gomes
Cândidoc e Fernando de Assis Rodriguesd
1. Introdução
Os Serviços de Redes Sociais Online (SRSO) permitem atos
comunicativos frequentes, diversos e possibilitados por meio de
relações interpessoais tornando-se um campo promissor de
identificação e análise de gêneros discursivos. Para Marcuschi
(2020, p. 1) os gêneros textuais são “fenômenos históricos”
caracterizados pelas relações que mantém com os meios culturais
e sociais. Marcuschi (2020, p. 1) entende que os gêneros textuais
são definidos como “[…] entidades sócio-discursivas e formas de
ação social, incontornáveis em qualquer situação comunicativa”.
Se compreende que os memes produzidos, postados e
compartilhados em SRSO, como: Facebook, Instagram e TikTok,
podem ser considerados como gêneros que representam as
“entidades sócio-discursivas” (MARCUSCHI, 2020),
a Mestranda em Ciência da Informação pela Universidade Federal do Pará – UFPA.
E-mail: dmatnif@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8468-462X. 
b Doutor em Estudos Literários pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade Estadual Paulista – UNESP. E-mail:
joao.batista@unesp.br. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8907-3593.
c Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade Federal do Pará – UFPA. E-mail: ggcandido@ufpa.br. 
d Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista – UNESP.
Professor na Universidade Federal do Pará – UFPA. E-mail: deassis@ufpa.br.
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9634-1202.
255
https://orcid.org/0000-0001-9634-1202
mailto:deassis@ufpa.br
mailto:ggcandido@ufpa.br
https://orcid.org/0000-0002-8907-3593
mailto:joao.batista@unesp.br
https://orcid.org/0000-0001-8468-462X
mailto:dmatnif@gmail.com
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
manifestadas em formas de representação tais como: a social,
cultural, política e institucional. Nesse sentido o meme é descrito
como sendo um elemento frequente percebido nas relações entre
os indivíduos, onde podem ser considerados como gêneros
discursivos, uma vez que são compostos de elementos textuais,
enunciados, e de práticas como por exemplo as sociais
(FERREIRA; VASCONCELOS, 2019).
A cultura dos eletrônicos foi um dos elementos que
ajudaram a impulsionar a ocorrência de novos gêneros como os
memes, motivada pelo uso de ferramentas tecnológicas como o
computador (MARCUSCHI, 2020), acrescentando-se a isso o
acesso à conexão de Internet, aos dispositivos móveis como
smartphone e aos SRSO. Ressalta-se que o gênero apenas
alcançou o reconhecimento que tem hoje graças a atuação
participativa da “cultura digital” e do que se conseguiu produzir
com as imitações, remixes e outras interações. Além disso, os
memes têm um alcance mais rápido e de maior difusão em
virtude dos SRSO (WIGGINS; BOWERS, 2015; RODRIGUES,
2017). 
 Recuero (2011, p. 122) reforça a ideia e acredita que a rede e
a dinamicidade social tiveram grande influência nos memes e na
sua intensificação tendo como exemplos os vídeos, jogos e as
imagens.
O gênero denominado de meme foi atribuído por Dawkins
(1976) quando propôs uma associação entre o termo Gene e
meme, onde o primeiro serve para transmitir as informações de
256
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
conteúdo genético, e o outro tem como propósito a transmissão
de informações culturais, ocorridas em espaços sociais e
humanos.
O objetivo do estudo foi investigar os memes enquanto
gênero discursivo e descrevê-los em uma página de um SRSO
auxiliado pela classificação de Recuero (2011).
Utilizou-se como método o estudo descritivo com caráter
exploratório tendo como lócus de coleta de dados o Facebook,
onde a escolha se justifica por se tratar de um dos SRSO mais
utilizado (DIGITAL, 2019). 
Foram observadas livremente páginas do Facebook em
língua portuguesa que têm por finalidade fazer a divulgação de
memes. A seleção para a realização da coleta de dados foi baseada
na quantidade de curtidas e de compartilhamentos realizadas nas
páginas chegando-se assim a página Capinaremos. Em março de
2021, a página Capinaremos foi classificada segundo seus
idealizadores como de entretenimento com 1.513.476 seguidores,
alcançando uma certa popularidade entre os internautas. 
Para o desenvolvimento do estudo foram selecionados seis
(6) memes baseado na classificação de postagens do ano de 2020,
entre os dias 29 de novembro e 24 de dezembro de 2020. Na
descrição dos memes, adotou-se a classificação de Recuero
(2011), pois entende-se que sua pesquisa pode contribuir para a
compreensão do gênero. Foram utilizados no estudo apenas os
memes produzidos com um conjunto de imagens e
textos/enunciados. Esta etapa da pesquisa vem abordar os
257
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
memes no contexto de fatos sociais, políticos, situações do
cotidiano, de modo a descrevê-los como gênero discursivo. Para
complementar a abordagem foram registradas algumas
peculiaridades individuais de cada meme como número de
compartilhamentos observados na página Capinaremos com a
intenção de verificar o nível de alcance que o gênero obteve entre
os internautas.
2. Os memes como gênero discursivo emergente
Os memes se tornaram populares e invadiram as redes
sociais a partir da segunda década do séculoXXI. Segundo
Ferreira e Vasconcelos (2019, p. 45) o meme é quase que “uma
entidade onipresente”, ou seja, estão presentes em quase todos os
lugares onde haja uma conexão ou onde possa acontecer uma
interação virtual.
Para Marcuschi (2020) os gêneros textuais podem ser
compreendidos como sendo eventos linguísticos, logo não
podem ser observados como estruturas sem dinamicidade.
Apesar dos gêneros textuais não possuírem traços linguísticos,
são de fato atividades sociodiscursivas, e apesar de comporem os
fenômenos sócio-históricos e culturalmente sensíveis
possivelmente não exista uma relação de todos os gêneros
textuais existentes.
Para Marcuschi (2020) a tecnologia fez surgir formas
atualizadas de gêneros, não novas, mas que se apresentam de
maneira diferente a sociedade. O e-mail é semelhante, por
exemplo as cartas particulares, as comerciais e os bilhetes.
258
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Portanto os gêneros não são novos, eles se reinventam e se
transformam conforme as necessidades da sociedade por meio
também dos avanços tecnológicos. Marcuschi (2020) acredita que
se por um lado o e-mail não pode ser considerado como um
novo gênero, as cartas eletrônicas por sua vez possuem
características próprias o que as fazem serem consideradas como
um novo gênero. 
Neste sentido é válido fazer uma analogia entre os
quadrinhos e os memes para verificar os aspectos que os
aproximam ou os distanciam. Cagnin (1975) e Ramos (2009)
dizem que os quadrinhos são considerados literatura de imagem
fixa que reúnem vários gêneros em um só, chamado de
hipergênero e caracterizados por possuir uma linguagem
independente e constituída de elementos pictóricos e sem
objetivos, embora consigam representar os elementos narrativos
por meio de seus próprios mecanismos. Já os memes são uma
mescla de composições com características um pouco diferentes
dos quadrinhos, com objetivo bem definido, e que se disseminam
por meio das plataformas de SRSO alcançando o público de
maneira mais rápida (CALIXTO, 2017; FERREIRA;
VASCONCELOS, 2019; RECUERO, 2011; WIGGINS;
BOWERS; 2015).
Sobre os gêneros discursivo e emergentes, Ferreira e
Vasconcelos (2019, p. 47) elucidam o valor na utilização do meme
para a comunicação e para a cultura, onde o meme é um
instrumento que permite a relação entre os indivíduos por meio
259
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
de textos e enunciados que se transformam em práticas sociais e
por conseguinte em gênero discursivo. Recuero (2011) destaca
que os memes têm relação com a questão da difusão da
informação e com aquilo que é passado de pessoa para pessoa ou
ainda com aquilo que pode sobreviver das ideias. Por outro lado,
Calixto (2017) esclarece que os memes são entendidos como
composições híbridas entre elementos virtuais e verbais, que são
feitos a partir de mensagens e recortes.
Assim os gêneros são diferentes de textos e de enunciados,
podendo atribuir a esses um sentido diferente daquele pensado
em sua forma tradicional, servindo portanto de ferramenta de
orientação, sendo capaz até mesmo de modificar a dinâmica
cultural da humanidade, onde o meme, enquanto gênero, não
pode ser aceito como algo pronto, como se fosse uma fórmula
que os indivíduos utilizam para o ato comunicativo (WIGGINS;
BOWERS, 2015). Os memes são complexos e fazem parte de um
sistema moldado por motivações sociais e atividades culturais que
resultam da comunicação e da vontade para que essa
comunicação aconteça. Desta forma Recuero (2011, p.129) expõe
que é preciso entender mais sobre os memes, como são
constituídos, ou como se caracterizam, pois isso contribui para a
compreensão de como eles são propagados.
Toda a construção elaborada sobre os memes enquanto
gênero discursivo precisa ser melhor aprofundada. Assim,
recorre-se às contribuições de Recuero (2011) como forma de
evidenciar algumas características discutidas em seu estudo,
260
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
sintetizado no Quadro 1 trazendo as principais abordagens sobre
gênero. 
Quadro 1 – Características dos memes
Classificação Tipos Característica
Quanto a
Fidelidade de
cópia
Replicadores
Apresentam pouca variação em sua estrutura. São
exatamente iguais à cópia original. Além disso,
tem a função de serem informativos.
Metamórficos
ou Mutantes
Neste tipo de meme, as informações são
discutidas e debatidas. Passam por alterações, mas
sofrem também reinterpretações antes de serem
passados adiante. 
Miméticos
Podem ser personalizados, entretanto mantém a
mesma estrutura e a ordem com que haviam sido
determinadas anteriormente.
Quanto a
longevidade
Persistentes
São do tipo que se replicam por um longo
período mas depois acabam desaparecendo e
reaparecendo em outro momento, voltando a
serem replicados.
Voláteis
Acontecem em um curto período de tempo,
replicados em vários weblogs. No entanto,
podem ser alterados ou esquecidos facilmente.
Quanto a
fecundidade
Epidêmico São do tipo que se disseminam facilmente em
vários SRSO se comparando com uma epidemia.
Fecundos São difundidos em escala menor. Não são
considerados epidêmicos.
Quanto ao
Alcance
Globais Possui grande alcance, com ligações por meio de
nós fracos.
Locais
Circulam entre os indivíduos próximos, ou seja,
são memes restritos a nós da rede. Com o passar
do tempo podem se transformar em globais.
Fonte: Autores adaptado de Recuero (2011).
261
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
Para elucidar este contexto, apresenta-se alguns exemplos de
memes conhecidos dos internautas para facilitar o entendimento
sobre alguns tipos de memes existentes. Um exemplo de meme
epidêmico é o dos carregadores de caixão do país de Gana
(Figura 1), noticiado globalmente devido à repercussão que teve
durante a pandemia do COVID-19 em 2020. A imagem do grupo
Dancing Pallbearers virou uma epidemia no sentido literal, tendo
o meme replicado em SRSO tais como: TikTok e Facebook
(CONHEÇA…, 2021).
Figura 1 – Exemplo de meme Epidêmico e Replicador
Fonte: Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/ApocalipseUnderLine/posts/3708249859223998.
Acesso em: 09 mai. 2021.
O meme inspirado em uma vilã da telenovela Senhora do
Destino (Figura 2) (OLIVEIRA, 2017) foi transformado em
meme no ano de 2016 fazendo algum sucesso e circulando nos
principais SRSO. Este meme trata de um tipo fecundo e
262
https://www.facebook.com/ApocalipseUnderLine/posts/3708249859223998
V e-CoDAF – Encontro Competências Digitais para Agricultura Familiar
Tupã, Brasil. 2018.
epidêmico e, ao mesmo tempo, global quanto ao nível de alcance,
pois começou a circular entre usuários de outros países. O meme
passou um tempo sem circular, permanecendo assim em uma fase
de esquecimento, mas quando a novela é reprisada pela emissora
volta a circular novamente.
O meme da Figura 3 tem a intenção de alertar os indivíduos
sobre a importância de se consumir água. Esse tipo de meme não
é tão compartilhado como os demais, mas vale ressaltar que ele
tem um apelo mais no sentido de orientar do que divertir., por
isso é considerado um meme informativo.
Figura 2 – Exemplo de meme “Persistente”
Fonte: Curtamais. Disponível em: 
https://www.curtamais.com.br/goiania/7-memes-de-nazare-tedesco-
para-voce-entrar-no-clima-de-senhora-do-destino. Acesso em 09 mai. 
2021. 
263
https://www.curtamais.com.br/goiania/7-memes-de-nazare-tedesco-para-voce-entrar-no-clima-de-senhora-do-destino
https://www.curtamais.com.br/goiania/7-memes-de-nazare-tedesco-para-voce-entrar-no-clima-de-senhora-do-destino
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Figura 3 – Exemplo de meme Informativo
Fonte: Scielo. Disponível em: 
https://www.scielo.br/img/revistas/bak/v15n2//2176-4573-bak-15-
02-0185-gf01.jpg. Acesso em 09 mai. 2021.
Um exemplo de meme mutante e global é o caso do
COVID-19 com a cantora de Cardi B (Figura 4), um dos
primeiros surgidos durante a pandemia. A cantora do vídeo
postado no YouTube teve a intenção de expressar sua
preocupação com o vírus e com os problemas causados pela
doença, mas o que se viu foi uma grande repercussão do vídeo e
que logo virou meme, sendo modificado várias e várias vezes.
Para complementar o estudo dos memes como gênero
discursivo, também é importante destacar a contribuição de
alguns autores e o entendimento destes sobre o contexto em que
os memes estão inseridos (Quadro 2).
264
https://www.scielo.br/img/revistas/bak/v15n2//2176-4573-bak-15-02-0185-gf01.jpg
https://www.scielo.br/img/revistas/bak/v15n2//2176-4573-bak-15-02-0185-gf01.jpg
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Figura 4 – Exemplo de meme mutante e global
Fonte: G1. Disponível em: 
https://g1.globo.com/pop-arte/musica/noticia/2020/03/13/cardi-b-
e-coronavirus-como-a- cantora-pop-virou-simbolo-da-prevencao-da- 
doenca.ghtml. Acesso em: 09 mai. 2021.
Quadro 2 – Contexto dos memes a partir de uma seleção de autores
Autores Ano Contexto
Cândido 1970 Ferramenta de divulgação de ideias.
Chagas 2018 Veículo de propaganda política.
Brugger 2007 Propagação do Discurso de ódio.
Bertolini e Bravo 2001 Sociabilidade.
Blackmore; Dalkins 1999; 1982 Imitação.
Adar et al.; Recuero 2004; 2011 Replicação.
Recuero 2011 Estímulo à Interação, Propagação.
Wiggins e Bowers 2015 Humorístico ou socialmente crítico.
Fonte: Autores.
265
https://g1.globo.com/pop-arte/musica/noticia/2020/03/13/cardi-b-e-coronavirus-como-a-cantora-pop-virou-simbolo-da-prevencao-da-doenca.ghtml
https://g1.globo.com/pop-arte/musica/noticia/2020/03/13/cardi-b-e-coronavirus-como-a-cantora-pop-virou-simbolo-da-prevencao-da-doenca.ghtml
https://g1.globo.com/pop-arte/musica/noticia/2020/03/13/cardi-b-e-coronavirus-como-a-cantora-pop-virou-simbolo-da-prevencao-da-doenca.ghtml
https://g1.globo.com/pop-arte/musica/noticia/2020/03/13/cardi-b-e-coronavirus-como-a-cantora-pop-virou-simbolo-da-prevencao-da-doenca.ghtml
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A partir dos elementos destacados, apresentamos os
resultados sobre os memes analisadas na amostra desta pesquisa.
3. Resultados e discussões
A página Capinaremos registrada no Facebook apresenta um
ranking semanal com os melhores memes produzidos,
sintetizados no Quadro 3, contendo: autor, título, quantidade de
reações, número de compartilhamentos, comentários, bem como
a data de postagem.
Quadro 3 – Ranking dos melhores memes postados no Capinaremos
Posi. Título Autoria Reações Comp. Come. Data
1
Sim amigo, esses jornais
retratam a realidade
exatamente como ela é 
Luís Eduardo 1.573 239 53 03/12/2020
2
É tudo invenção da
imprensa
Daniel Pires 1.451 278 56 29/11/2020
3 Saudades da merenda
Giuliano Luigi
Biondi Madioto
1.196 241 18 24/12/2020
4 Baita argumento
Dudu D'Avila
Marques
944 358 57 05/12/2020
5
Vai lá campeão, confia no
teu potencial
Heriko Rocha 899 199 155 03/12/2020
6
E se você falar “eu te
avisei” ainda falam que
você torce contra.
Guilherme
Claudino 885 129 54 02/12/2020
Fonte: Autores.
O primeiro meme (Figura 5) refere-se a três programas
jornalísticos de emissoras de televisão brasileira. No meme, os
programas de noticiários são criticados pelos internautas por se
aproveitarem de situações do cotidiano consideradas dramáticas
266
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para elevarem a audiência, tanto que foi o meme que mais obteve
reações (como ilustrado no Quadro 3). 
Figura 5 – Meme da página Capinaremos, primeira posição no ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3560797260634976. 
Acesso em 09 mai. 2021.
O título atribuído “Sim amigo, esses jornais retratam a
realidade exatamente como ela é.” é bastante sugestivo, uma vez
que os noticiários trazem muitas notícias de crimes, assaltos,
acidentes automobilísticos, feminicídios, tudo para chamar a
atenção da sociedade para a realidade de insegurança e de medo
vivida pelos brasileiros.
No texto foi utilizada a expressão gado que se refere aos
seguidores do Presidente do Brasil (Jair Messias Bolsonaro) e o
termo da COVID-19 que é uma das preocupações globais
atualmente, isso porque a pandemia afetou a vida dos indivíduos
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em todos os seguimentos tais como a saúde e o econômico,0
principais centros de polêmicas políticas. Para enfatizar a
polêmica, o autor do meme utilizou a figura de três
apresentadores de telejornais brasileiros para criticar a forma
apelativa do jornalismo realizado para se referir a temática
principal. 
Considera-se o meme como socialmente crítico, pois indica
uma situação restrita ao contexto brasileiro. Em relação à
fidelidade de cópia não são considerados replicadores e nem
miméticos. São do tipo voláteis quanto a longevidade dado que o
meme ocupa o 1º lugar no ranking em número de reações e de
compartilhamentos. Este meme é ainda do tipo fecundo e local,
já que se propagam de maneira mais discreta nos SRSO. 
O segundo meme (Figura 6) foi considerado replicador e
mimético, pois mantém a mesma estrutura de uma imagem
anterior original (o meme já existia com outras frases), sendo
apenas personalizado para um novo contexto. 
Quanto à longevidade é do tipo volátil apesar de estar em
segundo lugar no ranking em número de reações e de
compartilhamentos. Percebe-se que é um meme fecundo e local,
além disso, foi um meme que não permaneceu tanto tempo
circulando nos SRSO.
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Figura 6 – Meme do Capinaremos, segunda posição no ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/photos/a.239235636124505 
/3551066088274760/. Acesso em: 09 mai. 2021.
O terceiro meme (Figura 7) é socialmente crítico, pois expõe
a questão da corrupção na alimentação escolar, onde foi atribuída
uma sigla de partido político à situação, onde os alunos da rede
estadual de ensino da cidade de São Paulo ficaram sem merenda
escolar. O meme estimula os leitores a pensar sobre desvios de
verbas e problemas com a merenda escolar, segundo o autor do
meme.
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https://www.facebook.com/capinaremos/photos/a.239235636124505%20/3551066088274760/
https://www.facebook.com/capinaremos/photos/a.239235636124505%20/3551066088274760/
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Figura 7 – Meme do Capinaremos, terceira posição no ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3558191197562249. 
Acesso em 09 mai. 2021.
Observou-se que o meme não se enquadra no quesito
fidelidade de cópia, é considerado volátil quanto a longevidade e
fecundo já que não obteve grande repercussão entre os usuários
de SRSO. Não se tornou uma epidemia, sendo disseminado
apenas no Facebook. É um meme considerado local quanto ao
alcance, circulando apenas entre os indivíduos de redes sociais
próximas.
O quarto meme (Figura 8) faz menção a ideia da crítica de
algumas pessoas sobre o uso de medidas preventivas contra a
propagação do COVID-19. Neste meme é utilizado uma
sequência de texto que culminacom uso de um quarto texto que
descaracteriza a ideia principal e mostra que se os indivíduos
forem nesta linha de argumento então tudo pode ser
questionável.
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Figura 8 – Meme da página Capinaremos, quarta posição do ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3567191219995580. 
Acesso em: 09 mai. 2021.
O meme é do tipo humorístico, com estímulo à propagação
tanto que foi o mais compartilhado. Quanto à fidelidade de cópia,
é do tipo metamórfico pois se percebe que há debates sendo
construídos sobre as informações relacionadas ao assunto
proposto. Quanto à longevidade é do tipo volátil, pois o meme
não ganhou tanta repercussão entre SRSO, sendo limitado apenas
ao compartilhamento no Facebook. O meme é também do tipo
fecundo e é considerado local, já que não obteve grande alcance.
O quinto meme (Figura 9) trata da questão das mudanças de
regras sobre o Estatuto do Armamento. O meme traz tanto texto
quanto imagem em um formato interessante, em que a figura
central é colocada em tamanho maior e acima das outras imagens
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https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3567191219995580
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dando uma dimensão de superioridade. Isso se faz necessário
para mostrar aos leitores que a força maior de armamento
discutida no Brasil conforme o autor do meme está supostamente
sob o domínio dos bandidos, enquanto que os brasileiros ficam
com aquilo que condiz com a sua realidade. 
Figura 9 – Meme da página Capinaremos, quinta posição do ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3560343990680303. 
Acesso em: 09 mai. 2021.
O debate que se coloca por meio desse meme é considerado
de grande valor informacional em função daquilo que se discute
sobre a questão da segurança pública sendo portanto considerado
como um meme socialmente crítico. É do tipo mimético, sendo
fiel a cópia original, modificado apenas na inserção de algumas
imagens e textos para se adaptar a uma dada situação ou
contexto, podendo ser utilizado em outra circunstância. São
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https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3560343990680303
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voláteis, fecundos e locais quanto a longevidade, fecundidade e
alcance, respectivamente.
O sexto meme (Figura 10) trata sobre um problema
frequente vivenciado em regiões metropolitanas e grandes cidades
que são as enchentes. O autor do meme indica que há uma
relação entre os problemas decorrentes das chuvas e os gestores
municipais, neste caso os prefeitos. Segundo o autor, enquanto a
cidade (no caso, São Paulo) está imersa na água e sofre com todos
os transtornos decorrentes dela, o prefeito viajava durante as
férias.
Figura 10 – Meme do Capinaremos, sexta posição no ranking
Fonte: Página Capinaremos – Facebook. Disponível em: 
https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3558169854231050. 
Acesso em: 09 mai. 2021.
Trata-se de um meme de crítica social, replicador e mimético,
pois, segundo a fidelidade de cópia, imita a cópia original. Não
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https://www.facebook.com/capinaremos/posts/3558169854231050
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houve modificação em sua estrutura original, cabendo mudanças
apenas no texto, dando uma segurança ao autor, pois reduz erros
possíveis no encaminhamento das informações e de suas
interpretações. É volátil, fecundo e local, pois é um meme que
não tem capacidade de permanecer muito tempo em circulação.
Além disso, não ocorreu indícios de transmissão em outro SRSO,
tendo também a característica de serem não epidêmicos.
4. Considerações finais
O estudo demonstrou que os memes além de serem gêneros
discursivos, são um tipo aprimorado do gênero de quadrinhos,
moldados em diversos suportes, tais como: em vídeo, em imagem
e em texto. São gêneros que são potencializados pela internet e
especialmente pelos SRSO, produzindo reflexões sobre o
contexto de realidades ou simplesmente de um filme, série ou
quaisquer outros produtos de audiovisual. 
A pesquisa permitiu compreender o gênero a partir do seu
tempo de permanência na internet (o alcance) e das modificações
que sofreram até chegarem ao público. Além disso, a
classificação apresentada por Recuero (2011) serve ainda para se
discutir e entender valores, tais como os sociais, que são
construídos com auxílio e pretensão de difusão de informações
pelos SRSO.
Assim espera que a pesquisa possa contribuir tanto com
aspectos relacionados à utilização dos memes quanto à
construção de contextos bem como do entendimento sobre sua
influência na vida dos indivíduos, dado que eles refletem muitas
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vezes uma realidade revelada de forma humorística, mas não
deixando de evidenciar também uma importante criticidade.
Referências
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CONHEÇA a história por trás do meme dos “carregadores de 
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